聚类集成算法CSPA、HGPA、MCLA的实现

资 源 简 介

聚类集成算法CSPA、HGPA、MCLA的实现

详 情 说 明

聚类集成是一种通过结合多个基础聚类结果来提高聚类稳定性和准确性的技术。其中，CSPA（Cluster-based Similarity Partitioning Algorithm）、HGPA（HyperGraph Partitioning Algorithm）和MCLA（Meta-Clustering Algorithm）是三种经典的共识函数实现方法。

CSPA的核心思想是基于样本共现相似度。首先，通过统计各样本在不同基础聚类中被划分到同一簇的频率，构建相似度矩阵。接着，利用层次聚类或图划分算法（如谱聚类）对相似度矩阵进行分析，生成最终的共识聚类结果。这种方法简单直观，但对计算资源要求较高，尤其在大规模数据集上表现受限。

HGPA将聚类集成问题转化为超图划分问题。每个样本被视为超图中的一个顶点，而每个基础聚类中的簇则构成超边。通过优化超图分割目标（如最小化割边权重），HGPA能够直接生成集成结果。相比CSPA，HGPA更注重簇结构的全局一致性，但对超图划分算法的依赖性较强。

MCLA则采用元聚类策略。首先将所有基础聚类中的簇视为新特征空间的“元对象”，通过相似度度量（如Jaccard系数）对这些元对象进行再次聚类。最后，通过投票或关联规则将样本分配到最终的共识簇中。MCLA的优势在于能有效降维，适合处理高维数据，但对基础聚类的多样性较敏感。

这三种方法各具特点：CSPA适合小规模精确分析，HGPA强调结构一致性，而MCLA则偏向高效降维。实际应用中常需根据数据规模和聚类目标进行选择或组合。