基于图收缩的半监督聚类算法

• 作者: 兰远东 邓辉舫 陈涛
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督聚类 图拉普拉斯算子 聚类分析 样本空间 机器学习
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 236-239
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4522字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.04.055

摘要

为了在只有少量已知标记的数据集中获得较好的聚类效果,提出了一种基于图收缩的半监督聚类算法.首先将整个样本空间中的数据表达为一个带权图,再根据给出的must-link约束,对图进行边收缩的修改,进而增强must-link约束.在此基础上引入图拉普拉斯算子,结合cannot-link约束将样本空间投影到一个特征子空间.最后在子空间上进行聚类分析.实验结果表明,该方法不仅提高了对复杂数据的聚类结果,而且在约束对数量较少时也能获得较好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓辉舫	华南理工大学计算机科学与工程学院	21	169	7.0	12.0
2	兰远东	华南理工大学计算机科学与工程学院	20	36	3.0	4.0
4	陈涛	华南理工大学计算机科学与工程学院	22	145	6.0	11.0