聚類融合方法綜述

摘要：在分類算法和回歸模型中，正廣泛而且成功地使用著融合方法，該方法能克服分類、回歸中的不穩定性，并給出較好的結果。在非監督機器學習領域，由于缺乏數據集的先驗知識，所以分類和回歸中的融合方法就不能直接用于聚類算法，這導致了該領域中對融合方法研究的起步較晚；近幾年的研究和實驗表明，聚類融合方法能很好地提高聚類算法的魯棒性和穩定性。對近年來聚類融合的方法進行了綜述，闡述了近年來對聚類融合方法進行研究的主要內容與特點，并討論了聚類融合方法的研究方向。

關鍵詞：聚類融合; 數據重抽樣； 共識函數； 差異度

中圖法分類號：TP391

文獻標識碼：A

文章編號：1001-3695(2005)12-0008-03