结合稀疏表示与约束传递的半监督谱聚类算法

• 作者: 周治平 赵晓晓
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类分析 谱聚类 半监督学习 稀疏表示 约束传递
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 855-862
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 6137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201703013

摘要

针对半监督谱聚类不能有效处理大规模数据,没有考虑约束传递不能充分利用有限约束信息的问题,提出一种结合稀疏表示和约束传递的半监督谱聚类算法.首先,根据约束信息生成约束矩阵,将其引入到谱聚类中;然后,将约束集合中的数据作为地标点构造稀疏表示矩阵,近似获得图相似度矩阵,从而改进约束谱聚类模型;同时,根据地标点的相似度矩阵生成连通区域,在每个连通区域内动态调整近邻点,利用约束传递进一步提高聚类准确率.实验表明,所提算法和约束谱聚类相比,在算法效率方面具有明显优势,且准确率没有明显下降;和快速谱聚类方法相比,在聚类准确率上有所提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周治平	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	105	522	11.0	16.0
2	赵晓晓	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	3	12	2.0	3.0