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基礎(chǔ)聚類成員預(yù)處理是聚類集成算法中的一個重要研究步驟。眾多研究表明，基礎(chǔ)聚類成員集合的差異性會影響聚類集成算法性能。當(dāng)前聚類集成研究圍繞著生成基礎(chǔ)聚類和優(yōu)化集成策略展開，而針對基礎(chǔ)聚類成員的差異性度量及其優(yōu)化的研究尚不完善。文中基于 Jaccard相似性提出一種基礎(chǔ)聚類成員差異性度量指標(biāo)，并結(jié)合三攴決策思想提岀了基礎(chǔ)聚類成員差異性三支過濾方法。該方法首先設(shè)定基礎(chǔ)聚類成員的三支決策的初始閡值a和β“，然后計算各個基礎(chǔ)聚類成員的差異性度量指標(biāo)，進(jìn)而實施三支決策。其決策策略為：當(dāng)基礎(chǔ)聚類成員的差異性度量指標(biāo)小于指定閾值α?xí)r，刪除該基礎(chǔ)聚類成員當(dāng)基礎(chǔ)聚類成員的差異性度量指標(biāo)大于指定閡值β時，保留該基礎(chǔ)聚類成員;當(dāng)基礎(chǔ)聚類成員的差異性度量指標(biāo)大于α且小于β時，該基礎(chǔ)聚類成員被歸入三支決策邊界域等待進(jìn)一步判斷。當(dāng)結(jié)束一輪三支決策后，算法將重新計算三支決策閡值α和β并對上輪三支決策邊界域重新進(jìn)行三支決策，直至沒有基礎(chǔ)聚類成員被歸入三支決策邊界域或達(dá)到指定選代次數(shù)。對比實驗表明基礎(chǔ)差異性度量的基礎(chǔ)聚類三攴過濾方法能夠有效地提升聚類集成效果。
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