两阶段近邻传播半监督聚类算法

• 作者: 张友新 王立宏
• 来源期刊: 山东大学学报：工学版
• 学科: 工学
• 关键词: 近邻传播 偏向参数 半监督聚类 先验信息 成对约束
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 18-22,44
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

近邻传播聚类算法（affinity propagation,AP）受偏向参数影响较大,很难确定最优聚类所需的参数。设计了两阶段近邻传播半监督聚类算法（two-stage semi-supervised clustering algorithm based on affinity propagation,2SAP）,在整个数据集上运行半监督近邻传播算法（semi-supervised clustering based on affinity propagation,SAP）,得出类代表点集合,在类代表点集合上运行SAP算法得出结果。在实际数据集上进行实验,结果证实：与算法SAP和并行近邻传播半监督聚类算法（parallel computation of semi-supervised clustering algorithm based on affinity propagation,PSAP）相比,2SAP算法的CRI和FCRI值较高,而相应的离散系数较小,说明2SAP受偏向参数的影响较小。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立宏	烟台大学计算机学院	51	270	8.0	14.0
2	张友新	烟台大学计算机学院	2	6	2.0	2.0