Abstract
将多个聚类(划分)结果组合成一个具有更高精确度和鲁棒性的聚类结果。这篇论文其实比多视图聚类更具通用性,它这里“组合”的可以是不同的聚类算法运行之后的聚类结果,这一点与多视图聚类有很大的不同。
This paper introduces the problem of combining multiple partitionings of a set of objects into a single consolidated clustering without accessing the features or algorithms that deter- mined these partitionings.
Introduction
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