工业控制计算机
工業控製計算機
공업공제계산궤
INDUSTRY CONTROL COMPUTER
2013年
5期
96-98
,共3页
半监督聚类%完备标签%自适应方法%目标函数%计算复杂度
半鑑督聚類%完備標籤%自適應方法%目標函數%計算複雜度
반감독취류%완비표첨%자괄응방법%목표함수%계산복잡도
半监督聚类利用已标记的数据样本对聚类过程进行指导,提高了无监督学习的准确率,但是现有的半监督聚类算法都是针对完备标签数据提出的,这样的要求不切合实际的应用.提出一种新的半监督聚类算法,首先通过自适应的方法预估聚类数,然后利用优化目标函数方法来寻求最佳聚类中心.该方法可以对不完备标签数据进行聚类划分,而且降低计算复杂度,实验验证其聚类结果和计算复杂度都有明显的改善.
半鑑督聚類利用已標記的數據樣本對聚類過程進行指導,提高瞭無鑑督學習的準確率,但是現有的半鑑督聚類算法都是針對完備標籤數據提齣的,這樣的要求不切閤實際的應用.提齣一種新的半鑑督聚類算法,首先通過自適應的方法預估聚類數,然後利用優化目標函數方法來尋求最佳聚類中心.該方法可以對不完備標籤數據進行聚類劃分,而且降低計算複雜度,實驗驗證其聚類結果和計算複雜度都有明顯的改善.
반감독취류이용이표기적수거양본대취류과정진행지도,제고료무감독학습적준학솔,단시현유적반감독취류산법도시침대완비표첨수거제출적,저양적요구불절합실제적응용.제출일충신적반감독취류산법,수선통과자괄응적방법예고취류수,연후이용우화목표함수방법래심구최가취류중심.해방법가이대불완비표첨수거진행취류화분,이차강저계산복잡도,실험험증기취류결과화계산복잡도도유명현적개선.
