一種面向分類屬性數據的聚類融合算法研究

0 引言

聚類分析作為數據挖掘與統計分析的一個重要研究領域，已經被廣泛研究了多年，并形成了系統的方法體系。聚類是一種無監督的機器學習方法，就是將一群物理的或抽象的對象，根據它們之間的相似程度分為若干組，使得同一個組內數據對象的相似度盡可能地大，而不同組內的數據對象相似度盡可能地小心。但是單個聚類算法存在結果不穩定、隨機性大的問題，現有研究趨向于組合多個聚類的結果，以此克服聚類的不足。