遗传算法优化的聚类集成方法CEGA研究

"该论文提出了一种名为CEGA的聚类集成方法，该方法利用遗传算法解决聚类成员的优化问题，以提高聚类集成的效率和效果。CEGA不依赖于聚类成员的差异性，而是通过目标函数将聚类问题转化为染色体的优化问题，利用遗传算法的并行性和全局搜索能力寻找最优解。这种方法在UCI数据库上的实验验证了其有效性。" 在聚类分析领域，聚类集成是一种策略，它结合多个不同的或相同基础聚类算法的输出以增强聚类结果的稳定性和准确性。这种方法被广泛应用于隐私保护、知识重用和分布式计算。传统的聚类集成方法往往强调聚类成员间的差异性，以期获得更好的多样性，但这也导致了计算复杂度的增加。 CEGA（Clustering Ensemble model based on Genetic Algorithm）是一种创新的聚类集成方法，它试图克服传统方法的局限性。CEGA不考虑聚类成员的差异性，而是将聚类问题转换为一个优化问题，通过遗传算法进行求解。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化技术，具有并行处理和全局搜索的优势，能够有效地处理复杂的优化问题。 在CEGA中，聚类成员集合作为遗传算法的初始种群，而不是随机生成。这一设计减少了初始化的混乱度，从而可能减少进化过程中的迭代次数，节省计算时间。同时，CEGA采用了聚类结果的综合评价指数OCQ作为目标函数，以评估和优化聚类质量。OCQ是一种衡量聚类结果一致性和质量的指标，通过优化这个目标函数，CEGA可以找到最优的染色体，即最佳的聚类结果。 实验部分，CEGA在UCI数据集上进行了验证，结果显示，这种方法能够在保持较低计算复杂度的同时，提供有效的聚类集成结果，证明了其在聚类分析中的实用价值和潜在优势。 CEGA为聚类集成提供了一个新的视角，通过遗传算法优化聚类成员，不仅提高了聚类集成的效率，还提升了结果的准确性和稳定性，尤其对于大规模数据集的聚类问题，这种方法有望成为一种有力的工具。