一种基于投票的三支决策聚类集成方法

摘要 聚类集成通过综合多个聚类结果得到最终的类簇划分，在保证与每个被集成的聚类结果尽量一致的前提下，提高了聚类算法的稳定性.但是目前少有专门针对二支决策聚类结果集成为三支决策聚类结果的集成方法，而三支决策以其更符合人类认知与决策模式的优势正被学术界广泛研究.为此，提出一种新的基于三支决策的聚类集成方法，并用区间集的形式表示最终聚类结果，即用区间集的下界、边界与上界分别表示聚类结果中类簇的正域、边界域和负域.首先，通过已有的聚类算法得到相同数据集不同的二支决策聚类结果，然后通过聚类成员类簇标签匹配以及求交集的方式得到一部分数据的类簇归属，最后通过基于投票的三支决策方法，对剩余部分数据进行类簇划分.实验结果表明文中提出的基于三支决策的聚类集成方法是有(效的.