【摘 要】
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为提高聚类集成算法效率,弥补以往聚类集成算法的不足,确保多数聚类成员分簇的均匀无偏差,提出了一种新的基于聚类集成的多目标聚类分析框架,并利用系统能量理论定义了多目标
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为提高聚类集成算法效率,弥补以往聚类集成算法的不足,确保多数聚类成员分簇的均匀无偏差,提出了一种新的基于聚类集成的多目标聚类分析框架,并利用系统能量理论定义了多目标聚类问题的优化目标函数。在此基础上,设计了一种启发式的K-ETMC聚类集成算法,并对Iris、Wine、Soybean三个数据集进行了快速有效的聚类分析,通过与MCLA,HGPA,CSPA三个典型聚类集成算法比较表明：该算法聚类效果较好,能够有效地改善聚类结果。
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