成对约束的属性加权半监督模糊核聚类算法

• 作者: 江南 王士同 贺杨成
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督聚类 成对约束 核 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2011,（24）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 136-138,162
• 分类号: TP181
• 字数: 4975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.24.038

摘要

在机器学习和数据挖掘中,带约束的半监督聚类是一个活跃的研究领域.为了利用约束条件获得表现更优异的聚类效果,提出了一种成对约束的属性加权半监督聚类算法,该方法充分考虑了属性间的不平衡性,在传统模糊聚类算法中融合半监督学习机制并通过Mercer核把原始的观察空间映射到高维特征空间.实验结果表明,该算法优于相似的成对约束的竞争群算法(PCCA).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0
2	贺杨成	江南大学数字媒体学院	5	32	4.0	5.0
3	江南	江南大学数字媒体学院	5	32	4.0	5.0