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(wěn)定性，并給出較好的結(jié)果。在非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，由于缺乏數(shù)據(jù)集的先驗(yàn)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(dǎo)致了該領(lǐng)域中對融合方法研究的起步較晚；近幾年的研究和實(shí)驗(yàn)表明，聚類融合方法能很好地提高聚類算法的魯棒性和穩(wěn)定性。對近年來聚類融合的方法進(jìn)行了綜述，闡述了近年來對聚類融合方法進(jìn)行研究的主要內(nèi)容與特點(diǎn)，并討論了聚類融合方法的研究方向。

關(guān)鍵詞：聚類融合; 數(shù)據(jù)重抽樣； 共識函數(shù)； 差異度

中圖法分類號：TP391

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-3695(2005)12-0008-03