【摘 要】
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针对许多现实数据集不仅包含行列簇之间的大量重叠,还包含不属于任何簇的异常值,提出了一种最大化模块度的可重叠的联合聚类方法(OMMCC),即行簇和列簇都允许重叠,并且数据矩
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762078,61966004,61363058),广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金(MIMS18-08).
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针对许多现实数据集不仅包含行列簇之间的大量重叠,还包含不属于任何簇的异常值,提出了一种最大化模块度的可重叠的联合聚类方法(OMMCC),即行簇和列簇都允许重叠,并且数据矩阵的行列离群值都不分配给任何簇。具体的,设计了统一框架将数据的非穷尽与可重叠的约束加入目标函数,通过使用迭代交替优化过程直接最大化模块度,高效地获得更好的块对角非穷尽可重叠联合聚类,且重叠程度和非穷尽程度的参数易于理解。实验结果表明,本文方法非常有效、稳定并且优于其他联合聚类算法。
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