一种基于Seeds集和成对约束的主动半监督聚类算法

• 作者: 刘钢 王慧君 胡明 陈志雨
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督聚类 Kmeans算法 成对约束 Seeds集 主动学习
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 664-672
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 6381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2017.03.35

摘要

针对半监督聚类算法中监督信息使用不充分,监督信息中信息含有量低的问题,提出一种结合主动学习的半监督聚类算法.首先结合使用数据的类别标记和成对约束信息,指导Kmeans聚类过程,设计出一种基于Seeds集和成对约束的半监督聚类算法SC-Kmeans;其次将主动学习算法引入到SC-Kmeans中,以尽量小的代价选取信息含有量更高的监督信息,提高SC-Kmeans算法的聚类精度;最后在UCI标准数据集上进行仿真实验.实验结果表明,该算法取得了较好的聚类效果,有效提高了聚类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志雨	长春工业大学计算机科学与工程学院	6	7	2.0	2.0
2	刘钢	长春工业大学计算机科学与工程学院	23	98	5.0	9.0
3	胡明	长春工程学院校长办公室	5	27	2.0	5.0
4	王慧君	长春工业大学计算机科学与工程学院	1	4	1.0	1.0