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基于主動(dòng)學(xué)習(xí)先驗(yàn)的半監(jiān)督K-means聚類(lèi)算法

2018-11-16 | rar | 0.81 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  基于迭代框架的主動(dòng)半監(jiān)督聚類(lèi)框架(IASSCF)是一個(gè)流行的半監(jiān)督聚類(lèi)框架。該框架存在兩個(gè)問(wèn)題:其一,初始先驗(yàn)信息較少導(dǎo)致迭代初期聚類(lèi)效果不佳,進(jìn)而影響后續(xù)聚類(lèi)結(jié)果;其二,每次迭代只選擇信息量最大的一個(gè)樣本標(biāo)記,導(dǎo)致運(yùn)行速度慢性能提升慢。針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種基于主動(dòng)學(xué)習(xí)先驗(yàn)的半監(jiān)督K-means聚類(lèi)算法。該方法包含初始化階段和迭代階段。初始化階段主動(dòng)選擇代表性較高的節(jié)點(diǎn)集合,并基于代表節(jié)點(diǎn)集合構(gòu)建各類(lèi)的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合和約束先驗(yàn)集合。迭代階段,每次迭代包含三步:1)基于當(dāng)前約束先驗(yàn)集合,利用約束半監(jiān)督聚類(lèi)算法PCK-means對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi);2)依據(jù)當(dāng)前聚類(lèi)結(jié)果,主動(dòng)選擇每個(gè)簇中最具價(jià)值信息的未標(biāo)注樣本點(diǎn);3)利用選擇樣本點(diǎn)擴(kuò)充先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合及約束集合。迭代此過(guò)程至達(dá)到收斂閾值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于原IASSCF框架的半監(jiān)督K-means聚類(lèi)算法相比,所提算法運(yùn)行速度更快,性能更優(yōu)。

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