[发明专利]一种基于信息熵权重增量学习策略的数据聚类集成方法在审
| 申请号： | 201810810646.4 | 申请日： | 2018-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN109241991A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 徐健锋;薛国泽;刘斓;梁伟;严方圆 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南昌新天下专利商标代理有限公司 36115 | 代理人： | 施秀瑾 |
| 地址： | 330031 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 一种基于信息熵权重增量学习策略的数据聚类集成方法，包括以下步骤：(1)集成聚类成员生成；(2)基于增量学习思想的局部权重算法处理基础聚类；(3)基于最终的基础聚类集合的聚类集成；(4)结束。本发明可提升集成聚类的抗干扰性、鲁棒性和集成聚类的最终效果。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 权重增量 数据聚类 学习策略 信息熵 聚类集合 算法处理 增量学习 局部权 鲁棒性 | ||
【主权项】：
1.一种基于信息熵权重增量学习策略的数据聚类集成方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)集成聚类成员初步生成；(2)基于增量学习思想的局部权重算法处理基础聚类成员；(3)基于最终的基础聚类集合的聚类集成；(4)结束。
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