基于电阻网络的异构数据协同聚类算法
COMPUTER ENGINEERING(2011)
Abstract
传统聚类方法处理的是同构数据,无法满足异构数据同时聚类的应用需求,聚类结果的准确率较低,标签可读性较差.针对上述问题,提出一种基于电阻网络的异构数据协同聚类算法.该算法将异构关联数据抽象为多部图形式的电阻网络,进行特征计算及聚类.在对异构数据进行协同聚类后,可以得到一种聚类结构,其中每一类包含多种异构数据,它们之间可以互为标签,标签可读性高.实验结果证明,该方法是一种切实可行且效果优异的数据聚类算法.
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Key words
heterogeneous data,algorithm,network,co-clustering
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