基于bagging的选择性聚类集成

使用集成学习技术来提高聚类性能.由于聚类使用的训练样本缺乏期望输出,与监督学习下的集成相比,在对个体学习器进行结合时更加困难.通过对不同的聚类结果进行配准,并基于互信息权进行个体学习器的选择,提出了基于bagging的选择性聚类集成算法.实验表明,该算法能够有效地改善聚类结果.