自适应半监督模糊谱聚类算法

• 作者: 戴月明 高倩
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 谱聚类 半监督 自适应 模糊核C-均值(FKCM)
• 年，卷（期）: 2010,（33）
• 页码范围: 212-214
• 分类号: TP391
• 字数: 3564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.060

摘要

半监督聚类利用少部分标签的数据辅助大量未标签的数据进行非监督的学习,从而提高聚类的性能.大部分的谱聚类算法都需事先确定聚类数目,利用半监督机器学习技术和自适应聚类算法,解决算法中存在的聚类数目需要事先确定、易陷入局部最优、收敛速度缓慢、对孤立点敏感等缺陷.实验证明该算法有很好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴月明	江南大学信息工程学院	52	301	10.0	13.0
2	高倩	江南大学信息工程学院	3	15	2.0	3.0