基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法
向思源
金应华
徐圣兵
1.广东工业大学应用数学学院,广东广州,5105202.广东工业大学应用数学学院,广东广州,5105203.广东工业大学应用数学学院,广东广州,510520
摘要：现有成对约束半监督聚类算法(CE-sSC)克服了极大熵聚类(MEC)算法不能利用样本成对约束信息的缺点,但CE-sSC算法的惩罚项中各熵项之间相互干扰,不利于惩罚项系数的选择.为克服此问题,基于相对熵提出了一类新的半监督聚类算法(PD-sSC),并把表示成对约束样本信息(外部信息)的相对熵项推广到了功效散度(PD)族.此时,PD指标可取任意的实数,当成对约束数较少时,可通过调整PD散度指标来选择比对比算法表现更好的PD-sSC算法.实验结果显示了PD-sSC算法的优良性质,PD-sSC算法惩罚系数的选择也比CE-sSC算法简单且高效.
关键词：半监督聚类功效散度成对约束极大熵聚类
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 48-59 )
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