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基于功效散度和成對約束的半監督聚類算法

摘要:現有成對約束半監督聚類算法(CE-sSC)克服了極大熵聚類(MEC)算法不能利用樣本成對約束信息的缺點,但CE-sSC算法的懲罰項中各熵項之間相互干擾,不利于懲罰項系數的選擇。為克服此問題,基于相對熵提出了一類新的半監督聚類算法(PD-sSC),并把表示成對約束樣本信息(外部信息)的相對熵項推廣到了功效散度(PD)族。此時,PD指標可取任意的實數,當成對約束數較少時,可通過調整PD散度指標來選擇比對比算法表現更好的PD-sSC算法。實驗結果顯示了PD-sSC算法的優良性質,PD-sSC算法懲罰系數的選擇也比CE-sSC算法簡單且高效。

關鍵詞:
  • 半監督聚類  
  • 功效散度  
  • 成對約束  
  • 極大熵聚類  
作者:
向思源; 金應華; 徐圣兵
單位:
廣東工業大學應用數學學院; 廣東廣州510520
刊名:
佛山科學技術學院學報·自然科學版

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佛山科學技術學院學報·自然科學版由佛山科學技術學院主辦,佛山科學技術學院主管的學術刊物,國內刊號為:44-1438/N。創辦于1988年,雙月刊,在全國同類期刊中發行數量名列前茅。其主要欄目有:機電與自動化、醫學、數理科學、土木工程、信息科學、農業與生物技術等。

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