MFASSC:基于间隔Fisher分析的半监督聚类方法

• 作者: 刘希玉 李森
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 半监督聚类 成对约束 间隔Fisher分析 数据降维
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 4093-4096
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.11.023

摘要

针对高维数据的聚类问题,提出一种基于间隔Fisher分析(MFA)的半监督聚类算法.该算法首先使用已标记样本进行MFA映射,得到投影矩阵 W 后,再利用求得的投影方法对未标记样本进行降维；然后在低维空间引入基于约束的球形K-means(PCSKM)算法对降维后的数据进行半监督聚类,根据第一次的聚类结果,交替进行降维与聚类操作,直到算法收敛为止.该算法利用监督信息有效地集成了数据降维和半监督聚类.实验结果表明,该方法能够有效处理高维数据,同时能提高聚类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘希玉	山东师范大学管理科学与工程学院	233	2140	21.0	36.0
2	李森	山东师范大学信息科学与工程学院	3	5	1.0	2.0