论文研究基于相关随机子空间的分类数据聚类集成.pdf

为了提升分类数据聚类集成的效果,提出了一种新的相关随机子空间聚类集成模型。该模型利用粗糙集理论将分类属性分解成相关和不相关子集,在相关属性子集上随机生成多个相关子空间并对分类数据进行聚类,通过集成多个较优且具差异性的聚类结果以获得最终的聚类划分。此外,将粗糙集约简概念应用于相关子空间属性数目的确定,有效地避免了参数对聚类结果的影响。UCI数据集实验表明,新模型的性能优于其他已有模型,说明了其有效性。