ترکیب وزن دار خوشه بندی ها با هدف افزایش صحت خوشه بندی نهایی

با توجه به ماهیت بدون ناظر مسایل خوشه بندی و تاثیرگذاری مولفه های مختلف از جمله تعداد خوشه ها، معیار فاصله و الگوریتم انتخابی، ترکیب خوشه بندی ها برای کاهش تاثیر این مولفه ها و افزایش صحت خوشه بندی نهایی معرفی شده است. در این مقاله، روشی برای ترکیب وزن دار خوشه بندی های پایه با وزن دهی به خوشه بندی ها بر اساس روش AD ارایه شده است. روش AD برای برآورد صحت انسان ها در مسایل جمع سپاری از هماهنگی یا تضاد بین آرای آنها استفاده می کند و با پیشنهاد مدلی احتمالاتی، فرآیند برآورد صحت را به کمک یک فرآیند بهینه سازی انجام می دهد. نوآوری اصلی این مقاله، تخمین صحت خوشه بندی های پایه با استفاده از روش AD و استفاده از صحت های تخمین زده شده در وزن دهی به خوشه بندی های پایه در فرآیند ترکیب است. نحوه تطبیق مساله خوشه بندی به روش برآورد صحت AD و نحوه استفاده از صحت های برآورد شده در فرآیند ترکیب نهایی خوشه ها، از چالش هایی است که در این پژوهش به آنها پرداخته شده است. چهار روش برای تولید خوشه بندی های پایه شامل الگوریتم های متفاوت، معیارهای فاصله ی متفاوت در اجرای k-means، ویژگی های توزیع شده و تعداد خوشه های متفاوت بررسی شده است. در فرآیند ترکیب، قابلیت وزن دهی به الگوریتم های خوشه بندی ترکیبی CSPA و HGPA اضافه شده است. نتایج روش پیشنهادی روی سیزده مجموعه داده مصنوعی و واقعی مختلف و بر اساس نه معیار ارزیابی متفاوت نشان می دهد که روش ترکیب وزن دار ارایه شده در بیش تر موارد بهتر از روش ترکیب خوشه بندی بدون وزن عمل می کند که این بهبود برای روش HGPA نسبت به CSPA بیشتر است.