聚类融合（Clustering Ensemble） 这个词是Strchl和Ghosh【9l于2002年正式提出的，将聚类融合定义为：将多个对一 组对象进行划分的不同结果进行合并，而不使用对象...
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Clustering ensemble can be seen as the clustering for the cluster partition.
聚类融合可以看作是对聚类算法进行的”聚类”。
参考来源 - 基于模糊矩阵的聚类融合Clustering ensemble is the main part of topic communitydiscovering based on multiple types of features.
“软划分”的聚类集成是多特征Web社区发现的重要组成部分。
参考来源 - 基于多特征的Web社区发现关键技术研究This alogrithm mainly solve the following problem:Generation of the clustering members:the clustering members are the base of the clustering ensemble. The proper difference between members will get a better ensemble result.
本文提出了一种基于投票机制的两层聚类融合模型,它通过解决以下几个方面的问题来实现对聚类精度及算法鲁棒性的提升:聚类成员的生成问题:聚类成员是聚类融合算法的基础,生成聚类成员的核心问题是获得多个相互具有差异性的原始聚类结果。
参考来源 - 聚类算法在银行客户细分中的研究和应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
In previous studies, very few clustering ensemble algorithms considered the prior knowledge of the datasets.
在以前的研究中，很少有聚类融合算法考虑到加入这点。
Main works are as follows. A clustering ensemble algorithm based on prior knowledge and spectral analysis is proposed.
具体工作如下：提出了一种基于先验信息和谱分析的聚类融合算法。
In 2002, clustering ensemble was putted forward and got widely attention immediately, and became an increasingly hot topic.
2002年，聚类融合算法已经提出就得到广泛关注，成为聚类分析研究的新热点。
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