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近似骨架导向的归约聚类算法
该文针对聚类问题上缺乏骨架研究成果的现状，分析了聚类问题的近似骨架特征，设计并实现了近似骨架导向的归约聚类算法。该算法的基本思想是：首先利用现有的启发式聚类算法得到同一聚类实例的多个局部最优解，通过对局部最优解求交得到近似骨架，将近似骨架固定得到规模更小的搜索空间，最后在新空间上求解。在26 个仿真数据集和3 个实际数据集上的实验结果表明，骨架理论对提高聚类质量、降低初始解影响及加快算法收敛速度等方面均十分有效。
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