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一种最大化模块度的可重叠联合聚类算法

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针对许多现实数据集不仅包含行列簇之间的大量重叠,还包含不属于任何簇的异常值,提出了一种最大化模块度的可重叠的联合聚类方法(OMMCC),即行簇和列簇都允许重叠,并且数据矩阵的行列离群值都不分配给任何簇.具体的,设计了统一框架将数据的非穷尽与可重叠的约束加入目标函数,通过使用迭代交替优化过程直接最大化模块度,高效地获得更好的块对角非穷尽可重叠联合聚类,且重叠程度和非穷尽程度的参数易于理解.实验结果表明,本文方法非常有效、稳定并且优于其他联合聚类算法.
An overlapping co-clustering algorithm by maximizing modularity

魏家辉、马慧芳、贺相春、李志欣

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西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070

广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西桂林541004

联合聚类 模块度 可重叠 离群点 块对角矩阵 人工智能

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金

617620786196600461363058MIMS18-08

2019

陕西师范大学学报(自然科学版)
陕西师范大学

陕西师范大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.563
ISSN：1672-4291
年,卷(期)：2019.47(5)
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