خوشه بندی ترکیبی مبتنی بر زیرمجموعه ای از خوشه های اولیه

اکثر مطالعات اخیر در حوزه خوشه بندی ترکیبی سعی می کنند ابتدا خوشه بندی های اولیه ای تولید کنند که تا حد ممکن دارای پراکندگی باشند، سپس با اعمال یک تابع توافقی همه این نتایج را با هم ترکیب می کنند. در این مقاله یک روش جدید خوشه بندی ترکیبی ارائه شده است که در آن به جای استفاده از تمام نتایج اولیه، تنها از زیرمجموعه ای از خوشه های اولیه استفاده می شود. ایده اصلی در این روش استفاده از خوشه های پایدار در ترکیب نهایی است. برای ترکیب خوشه های انتخابی، از تابع توافقی مبتنی بر ماتریس همبستگی استفاده شده است. از آن جایی که ساخت ماتریس همبستگی با در دسترس بودن تنها تعدادی از خوشه ها، با روش های موجود امکان پذیر نمی باشد، در این مقاله یک روش جدید به نام خوشه بندی انباشت مدارک توسعه یافته، برای ساخت ماتریس همبستگی از زیرمجموعه ای از خوشه ها پیشنهاد شده است. برای ارزیابی خوشه ها، از پایداری مبتنی بر اطلاعات متقابل استفاده شده است. نتایج تجربی روی چندین مجموعه داده استاندارد نشان می دهد که روش پیشنهادی به طور موثری نتایج خوشه بندی های اولیه را بهبود می دهد. همچنین، مقایسه نتایج در مقایسه با سایر روش های خوشه بندی ترکیبی نشان از کارایی بالای روش پیشنهادی دارد.