基于粗糙集理论的聚类融合加权迭代模型

针对聚类融合问题,考虑了聚类成员的质量和噪声对聚类结果的影响,提出一种加权迭代的聚类融合模型,利用粗糙集理论中的决策表属性重要性的信息熵来衡量聚类成员的重要性,迭代更新聚类成员的权重。该文在模拟和真实数据集上进行了校验。结果表明,该模型能较好地处理聚类成员间的质量差异,并能有效地消减噪声对融合的影响,从而得到更好的聚类融合结果。