基于少量标注数据的半监督K-means算法

• 作者: 刘鸿霞 曹奇敏
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 半监督K-means算法 文本分类 初始聚类中心 标注数据
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息管理
• 页码范围: 40-42
• 页数: 3页
• 字数: 2666字
• 语种: 中文

摘要

为了获得充足的训练语料,提出了半监督的K-means算法(SSK-means),算法的运行过程中不再随机选择初始中心点,而是先从各类标注数据分别选取一个作为初始中心点,其余的则从未标注数据中选择,选择距离已选初始点较远的数据,这就保证初始点不会属于同一类,从而使得标注的结果具有较高的准确率.实验结果表明,SSK-means算法是有效的,它具有较好的性能.