一种基于Seeds集和成对约束的主动半监督聚类算法

作     者：陈志雨 王慧君 胡明 刘钢 CHEN Zhiyu;WANG Huijun;HU Ming;LIU Gang

作者机构：长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 长春工程学院校长办公室长春130012 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(批准号:61133011) 吉林省科技发展计划重点科技攻关项目(批准号:20150204005GX) 长春市科技计划重大科技攻关项目(批准号:14KG082) 

出 版 物：《吉林大学学报（理学版）》 (Journal of Jilin University:Science Edition)

年 卷 期：2017年第55卷第3期

页      码：664-672页

摘      要：针对半监督聚类算法中监督信息使用不充分,监督信息中信息含有量低的问题,提出一种结合主动学习的半监督聚类算法.首先结合使用数据的类别标记和成对约束信息,指导Kmeans聚类过程,设计出一种基于Seeds集和成对约束的半监督聚类算法SC-Kmeans;其次将主动学习算法引入到SC-Kmeans中,以尽量小的代价选取信息含有量更高的监督信息,提高SC-Kmeans算法的聚类精度;最后在UCI标准数据集上进行仿真实验.实验结果表明,该算法取得了较好的聚类效果,有效提高了聚类准确率.

主 题 词：半监督聚类 Kmeans算法 成对约束 Seeds集 主动学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13413/j.cnki.jdxblxb.2017.03.35

馆 藏 号：203230823...