利用聚类集成中的多样性

成对聚类集成方法使用多个分区，每个分区构建所有对象对之间的巧合矩阵。然后将分区的矩阵组合起来，从中得出最终的聚类。在这里，我们研究此类聚类集成中的多样性。基于此，我们提出了一种通用集成方法的变体，其中每个集成成员（分区）随机选择过度生成的聚类数量。通过使用三个人工数据集，我们展示了这种方法增加了集成中多样性的传播，从而更好地与已知的聚类标签匹配。也报告了三个真实数据集的实验结果。