基于监督信息特性的主动半监督谱聚类算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Active Semi-supervised Spectral Clustering Based on Pairwise Constraints
半监督聚类是利用少部分监督信息辅助大量未标签数据进行非监督的学习,其聚类性能的改善依赖于监督信息,因此挖掘适合半监督聚类的监督信息非常关键.提出了一种基于监督信息特性的主动学习策略,即找出同一类中距离相对较远的数据对象对和不同类中距离相对较近的数据对象对组成监督信息,并将其引入谱聚类算法,构建新颖的主动半监督谱聚类算法ASSC(Active Semi-supervised Spectral Clustering).利用该监督信息调整谱聚类中点与点…查看全部>>
王娜;李霞
深圳大学信息工程学院,广东深圳,518060深圳大学信息工程学院,广东深圳,518060
信息技术与安全科学
谱聚类半监督聚类主动学习监督信息
《电子学报》 2010 (1)
基于成对约束的半监督谱流形非线性降维算法及应用研究
172-176,5
国家自然科学基金(No.60902069,60772148),广东省自然科学基金(No.9151806001000025)深圳市科技计划(No.200613)深圳大学科研项目(No.200632)
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