原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
通过学习数据集的低维流形结构,给出一种流形距离测度;结合成对约束信息,调整数据的相似度矩阵,将其作为近邻传播算法的输入,提出了基于流形.距离的半监督近邻传播聚类算法(SAP-MD).通过在UCI标准数据集上的仿真实验表明,SAP-MD算法相比于仅利用成对约束信息的聚类算法,在聚类性能上有很大提高.
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类代表点
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内容分析
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文献信息
篇名 基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 近邻传播聚类 流形学习 半监督聚类 成对约束信息 流形距离
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3656-3658,3664
页数 分类号 TN915
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.10.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于洪涛 44 339 10.0 16.0
2 冯晓磊 4 29 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
近邻传播聚类
流形学习
半监督聚类
成对约束信息
流形距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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