基于分类的半监督聚类方法

• 作者: 张化祥 李杉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督学习 聚类 k均值聚类
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 132-134
• 分类号: TP391
• 字数: 3820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.03.040

摘要

提出一种基于分类的半监督聚类算法.充分利用了数据集中的少量标记对象对原始数据集进行粗分类,在传统k均值算法的基础上扩展了聚类中心点的选择方法;用k-meansGuider方法对数据集进行粗聚类,在此基础上对粗聚类结果进行集成.在多个UCI标准数据集上进行实验,结果表明提出的算法能有效改善聚类质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化祥	山东师范大学信息科学与工程学院	73	576	14.0	19.0
2	李杉	山东师范大学信息科学与工程学院	2	22	2.0	2.0