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Multi-objective clustering ensemble

机译：多目标聚类集成

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In this paper we present an algorithm for cluster analysis that integrates aspects from cluster ensemble and multi-objective clustering. The algorithm is constituted by a Pareto-based multi-objective genetic algorithm that uses clustering validation measures as the objective functions. This algorithm also uses a special consensus crossover operator. The proposed algorithm can deal with datasets with different types of clusters, without the need of much expertise in cluster analysis and the application domain. Moreover, it results in a concise and stable set of partitions representing different trade-offs between two validation measures related to different clustering criteria.
机译：在本文中，我们提出了一种用于聚类分析的算法，该算法集成了聚类集成和多目标聚类方面。该算法由基于Pareto的多目标遗传算法构成，该算法使用聚类验证度量作为目标函数。该算法还使用特殊的共识交叉运算符。所提出的算法可以处理具有不同类型聚类的数据集，而无需在聚类分析和应用领域中有很多专业知识。此外，它导致了一组简洁而稳定的分区，代表了与不同聚类标准相关的两个验证度量之间的不同权衡。

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