一种改进的半监督K-Means聚类算法

• 作者: 王基一 袁利永
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督聚类 constrained-K-means 标记数据 引力影响 非球状簇
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 138-143
• 分类号: TP181
• 字数: 3744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.06.027

摘要

半监督聚类利用部分标签的数据辅助未标签的数据进行学习,从而提高聚类的性能.针对基于K-means的聚类算法发现非球状簇能力差的问题,本文提出新的处理思想,即把已标签数据对未标签数据的引力影响加入到类别分配决策中,给出了类与点的引力影响度定义,设计了带引力参数的半监督K-means聚类算法.实验表明,该算法在处理非球状簇分布的聚类时比现有的半监督K-means方法效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王基一	浙江师范大学数理与信息工程学院	40	372	9.0	18.0
2	袁利永	浙江师范大学数理与信息工程学院	42	191	7.0	11.0