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 WEI Jiahui;MA Huifang;HE Xiangchun;LI Zhixin

作者机构：西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 

基　　金：国家自然科学基金(61762078,61966004,61363058) 广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金(MIMS18-08) 

出 版 物：《陕西师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Shaanxi Normal University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2019年第47卷第5期

页      码：25-33页

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。

主 题 词：联合聚类 模块度 可重叠 离群点 块对角矩阵 人工智能 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.15983/j.cnki.jsnu.2019.05.154

馆 藏 号：203784124...