【摘 要】
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为了解决半监督聚类先验知识少、聚类偏差大的问题,提出了基于成对约束的主动半监督聚类算法。引入主动学习算法,增加约束集的信息量以使聚类效果更好;利用该约束集建立投影
【机 构】
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辽宁科技大学应用技术学院,辽宁科技大学软件学院
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为了解决半监督聚类先验知识少、聚类偏差大的问题,提出了基于成对约束的主动半监督聚类算法。引入主动学习算法,增加约束集的信息量以使聚类效果更好;利用该约束集建立投影矩阵映射数据到低维空间,便于计算并提高聚类效果。算法中提出闭包替代思想,试图简化样本空间,以期获得降低聚类偏差的可能。由于聚类算法的实施对象是低维数据,成对约束集信息量大,聚类的时间效率以及性能均可保证。实验结果表明,采用主动学习的半监督聚类算法聚类效果提升显著,高效合理。
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