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一种最大化模块度的可重叠联合聚类算法

作者:魏家辉 马慧芳 贺相春 李志欣

关键词: 联合聚类; 模块度; 可重叠; 离群点; 块对角矩阵; 人工智能;

摘要:针对许多现实数据集不仅包含行列簇之间的大量重叠,还包含不属于任何簇的异常值,提出了一种最大化模块度的可重叠的联合聚类方法(OMMCC),即行簇和列簇都允许重叠,并且数据矩阵的行列离群值都不分配给任何簇。具体的,设计了统一框架将数据的非穷尽与可重叠的约束加入目标函数,通过使用迭代交替优化过程直接最大化模块度,高效地获得更好的块对角非穷尽可重叠联合聚类,且重叠程度和非穷尽程度的参数易于理解。实验结果表明,本文方法非常有效、稳定并且优于其他联合聚类算法。 


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