双图约束谱聚类中的数据不相似图构造

• 作者: 赵亚群 黄良韬
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 谱聚类 半监督学习 双图约束谱聚类 数据不相似图
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 信息处理技术
• 页码范围: 578-584
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 6704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2017.05.013

摘要

约束谱聚类是谱聚类算法适用于半监督学习的一种技术,探索谱聚类算法与约束条件更好的结合方式是约束谱聚类研究的一个关键问题.双图约束谱聚类用数据相似图和不相似图来考虑相似性约束与不相似约束,是经典谱聚类算法的一个自然推广,其2-way聚类效果由广义Cheeger不等式保证.然而,关于双图约束谱聚类中的数据不相似图构造,尚未有公开发表的较好结果.文章探讨了这一问题,提出3种可能的构造方案,并在UCI标准数据集上通过实验分析了构造方案的选择及相应Laplacian矩阵的计算和选择.实验结果表明,使用文章提出的数据不相似图进行聚类,较现有算法在聚类精度上有更好的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄良韬		2	9	1.0	2.0
5	赵亚群		4	9	1.0	3.0