一种基于半监督降维的聚类算法

• 作者: 张道强 朱凤梅
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督降维 成对约束 半监督聚类 机器学习
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 185-188
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 1839字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2008.03.046

摘要

半监督聚类通过利用少量有标号样本或成对约束等监督信息来提高聚类性能.在此提出一种新颖的基于半监督降维的聚类算法,首先用半监督降维方法对原始数据进行降维,然后在降维后的空间中进行半监督聚类.由于在降维和聚类两个阶段中都利用了监督信息,从而使得算法的聚类性能得到进一步提升.在UCI标准数据集、yale人脸库以及文本数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张道强	南京航空航天大学计算机科学与工程系	51	491	11.0	20.0
2	朱凤梅	南京航空航天大学计算机科学与工程系	2	12	2.0	2.0