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摘要:
基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法(PD-sSC)将相对熵推广到功效散度(PD)族,剔除了目标函数中不同惩罚熵项之间的干扰,提高了惩罚项系数的选择效率.但当成对约束数目相对较大时,PD-sSC算法聚类效果不够理想.为了解决这个问题,提出了一种基于闭包准则的成对约束打包算法(CCPC),该算法利用must-link约束对原样本组进行打包,再利用各个包的中心点替代整个包,从而得到一组新样本,最后利用PD-sSC算法对新样本进行聚类分析.实验结果表明,无论成对约束数目是大还是小,CCPC算法都有很好的表现.
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文献信息
篇名 基于闭包准则和成对约束的半监督聚类算法
来源期刊 佛山科学技术学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 闭包准则 极大熵聚类 成对约束 功效散度
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 34-44
页数 11页 分类号 TP18
字数 6160字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐圣兵 广东工业大学应用数学学院 18 29 2.0 5.0
2 金应华 广东工业大学应用数学学院 6 2 1.0 1.0
3 向力宏 广东工业大学应用数学学院 1 0 0.0 0.0
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佛山科学技术学院学报(自然科学版)
双月刊
1008-0171
44-1438/N
大16开
广东省佛山市江湾一路18号
1988
chi
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