计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2011年
6期
138-143
,共6页
半监督聚类%constrained-K-means%标记数据%引力影响%非球状簇
半鑑督聚類%constrained-K-means%標記數據%引力影響%非毬狀簇
반감독취류%constrained-K-means%표기수거%인력영향%비구상족
半监督聚类利用部分标签的数据辅助未标签的数据进行学习,从而提高聚类的性能.针对基于K-means的聚类算法发现非球状簇能力差的问题,本文提出新的处理思想,即把已标签数据对未标签数据的引力影响加入到类别分配决策中,给出了类与点的引力影响度定义,设计了带引力参数的半监督K-means聚类算法.实验表明,该算法在处理非球状簇分布的聚类时比现有的半监督K-means方法效果更好.
半鑑督聚類利用部分標籤的數據輔助未標籤的數據進行學習,從而提高聚類的性能.針對基于K-means的聚類算法髮現非毬狀簇能力差的問題,本文提齣新的處理思想,即把已標籤數據對未標籤數據的引力影響加入到類彆分配決策中,給齣瞭類與點的引力影響度定義,設計瞭帶引力參數的半鑑督K-means聚類算法.實驗錶明,該算法在處理非毬狀簇分佈的聚類時比現有的半鑑督K-means方法效果更好.
반감독취류이용부분표첨적수거보조미표첨적수거진행학습,종이제고취류적성능.침대기우K-means적취류산법발현비구상족능력차적문제,본문제출신적처리사상,즉파이표첨수거대미표첨수거적인력영향가입도유별분배결책중,급출료류여점적인력영향도정의,설계료대인력삼수적반감독K-means취류산법.실험표명,해산법재처리비구상족분포적취류시비현유적반감독K-means방법효과경호.
