半监督鲁棒联机聚类算法

• 作者: 张道强 金骏
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 联机聚类 半监督学习 鲁棒 核方法 机器学习
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 496-502
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3651字
• 语种: 中文

摘要

将监督信息引入到聚类算法中去,在先前提出的鲁棒联机聚类算法(ROC)的基础上,通过引入以样本类标号形式给出的监督信息,提出了一种半监督的鲁棒联机聚类算法(Semi-ROC).在算法的聚类精度和鲁棒性能上,算法Semi-ROC比ROC和AddC有着更好的性能,在人工数据集和UCI标准数据集上的实验结果表明,Semi-ROC能有效地利用少量的监督信息来提高算法的聚类性能,得到较优的结果.另外,在添加噪声的情况下,算法Semi-ROC比原始的联机聚类算法AddC和ROC都更加鲁棒.

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	金骏	南京航空航天大学计算机科学与工程系	1	13	1.0	1.0