阿卜杜勒瓦希德071abdul wahid 071.pdf

的适应度评估函数和面向聚类的方法，通过选择高质量的聚类形成最终的聚类解决方案。从不同的聚 类解决方案中进行聚类，而不是选择一个候选聚类解决方案。本研究工作的主要贡献如下。 1） 在聚类过程的初始步骤中引入多视图的概念，以生成不同的候选聚类解决方案。 2) 开发交叉方法，用于从先前的候选聚类解决方案生成一组新的聚类。 3) 开发用于在候选聚类解决方案中分裂和合并聚类的引导突变方法。 4）开发基于簇内和簇间距离的多目标函数以进行多目标优化。 本文的其余部分安排如下。第二部分讨论相关工作，第三部分描述我们的方法 （MDC ），第四部分 提供实验设