一致性函数研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.17.001

计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (17): 1-4.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.17.001

一致性函数研究

罗会兰^1,2,危辉¹

1.复旦大学计算机科学技术学院，上海 200433
2.江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000

收稿日期:2009-01-04 修回日期:2009-02-10 出版日期:2009-06-11 发布日期:2009-06-11
通讯作者: 罗会兰

Study on consensus function based on clustering algorithms of categorical data

LUO Hui-lan^1,2,WEI Hui¹

1.School of Computer Science & Technology，Fudan University，Shanghai 200433，China
2.School of Information Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou，Jiangxi 341000，China

Received:2009-01-04 Revised:2009-02-10 Online:2009-06-11 Published:2009-06-11
Contact: LUO Hui-lan

摘要/Abstract

摘要： 通过把聚类集体当成一个概念型数据集，把聚类集体一致性函数问题转换成了一个普通的聚类问题，应用概念型数据聚类算法k-modes和LIMBO来进行聚类集成。实验结果证明用概念型数据聚类算法进行集成效果理想。

关键词: 聚类, 集成学习, 一致性函数

Abstract: A consensus scheme via categorical data clustering algorithm is proposed.A combined partition is found as a solution to the corresponding categorical data clustering problem using the k-modes and LIMBO algorithm.Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Key words: clustering, ensemble learning, consensus function

罗会兰^1,2,危辉¹. 一致性函数研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(17): 1-4.

LUO Hui-lan^1,2,WEI Hui¹. Study on consensus function based on clustering algorithms of categorical data[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(17): 1-4.

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一致性函数研究

Study on consensus function based on clustering algorithms of categorical data

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