【摘 要】
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为了进一步提升ESSC聚类融合性能，采用实数值链接分析（real valued link analysis）计算聚类融合中模糊数据类的相似性。根据模糊决策及其相似性定义优化的融合信息，从而达到改进
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院,广东工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61070033,61100148,61202269);广东省自然科学基金资助项目(S2011040004804);广东省科技计划项目(2010B050400011);软件新技术国家重点实验室开放项目(KFKT2011B19);广东高校优秀青年创新人才培育项目(LYM11060);广州市科技计划项目(12C42111607,201200000031);番禺区科技计划项
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为了进一步提升ESSC聚类融合性能，采用实数值链接分析（real valued link analysis）计算聚类融合中模糊数据类的相似性。根据模糊决策及其相似性定义优化的融合信息，从而达到改进聚类性能的目的。实验选用了两个仿真数据库和五个UCI数据库。实验结果表明，基于实数值链接分析的ESSC聚类融合算法（RLA-ESSCE）的性能优于K-means聚类算法（KMC）、ESSC、ESSCE。
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