融合选择性聚类集成的深度聚类算法
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国防科技大学 教研保障中心

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TP391

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国家部委基金资助项目(145BZB210055287X)


Deep clustering algorithm with fusion selective clustering ensemble
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    摘要:

    为了使深度聚类算法面对不同类型复杂数据时,能取得鲁棒性较好的聚类结果,本文将选择性集成策略与深度聚类算法相结合,提出了一种融合选择性聚类集成的深度聚类算法,有效改善了深度聚类算法的鲁棒性和聚类性能。该算法利用不同初始化参数的自编码深度聚类算法生成多个不同的基聚类结果,构建基聚类的集成相似性和多样性评估度量,选出一定数目相似性更高、多样性丰富的基聚类作为聚类集成候选,在聚类集成策略中考虑簇的可靠性来构建加权图划分共识函数。实验结果表明,融合了选择性聚类集成的深度聚类算法的鲁棒性得到了提高,并且在多个不同类型数据上,相比较许多现有聚类集成算法能获得更好的聚类结果。

    Abstract:

    To achieve better robustness of the deep clustering algorithm when facing complex data of different types, this paper combines a selective ensemble strategy with the deep clustering algorithm, proposing a deep clustering algorithm with fusion selective clustering ensemble. This approach effectively enhances the robustness and clustering performance of the deep clustering algorithm. The algorithm utilizes an autoencoder-based deep clustering algorithm with different initialization parameters to generate multiple diverse base clustering results. It constructs measures for ensemble similarity and diversity of base clusterings. A certain number of base clusterings with higher similarity and richer diversity were selected as candidates for clustering ensemble. The clustering ensemble strategy considers the reliability of clusters to construct a weighted graph consensus function. Experimental results demonstrate that the deep clustering algorithm with fusion selective clustering ensemble shows improved robustness and achieves better clustering results on various types of data compared to many existing clustering ensemble algorithms.

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  • 收稿日期:2023-06-13
  • 最后修改日期:2024-09-20
  • 录用日期:2023-10-27
  • 在线发布日期: 2025-07-10
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