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基礎聚類成員預處理是聚類集成算法中的一個重要研究步驟。眾多研究表明，基礎聚類成員集合的差異性會影響聚類集成算法性能。當前聚類集成研究圍繞著生成基礎聚類和優化集成策略展開，而針對基礎聚類成員的差異性度量及其優化的研究尚不完善。文中基于 Jaccard相似性提出一種基礎聚類成員差異性度量指標，并結合三攴決策思想提岀了基礎聚類成員差異性三支過濾方法。該方法首先設定基礎聚類成員的三支決策的初始閡值a和β“，然后計算各個基礎聚類成員的差異性度量指標，進而實施三支決策。其決策策略為：當基礎聚類成員的差異性度量指標小于指定閾值α時，刪除該基礎聚類成員當基礎聚類成員的差異性度量指標大于指定閡值β時，保留該基礎聚類成員;當基礎聚類成員的差異性度量指標大于α且小于β時，該基礎聚類成員被歸入三支決策邊界域等待進一步判斷。當結束一輪三支決策后，算法將重新計算三支決策閡值α和β并對上輪三支決策邊界域重新進行三支決策，直至沒有基礎聚類成員被歸入三支決策邊界域或達到指定選代次數。對比實驗表明基礎差異性度量的基礎聚類三攴過濾方法能夠有效地提升聚類集成效果。
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