一种分层组合的半监督近邻传播聚类算法

摘要：

针对近邻传播(AP)聚类算法的计算复杂度和准确性,该文提出一种分层组合的半监督近邻传播聚类算法(SAP-SC).算法引入“分层聚类”的思想,将一次AP聚类过程等分成若干层聚类,使得处理过程简单、易于实现;每层只关注聚类“困难”的数据点,并通过构造“成对点约束”和使用“子簇标签映射”进行半监督学习;基于“组合提升”的方法将各层聚类结果加权叠加,从而提升了算法的准确性能.理论分析和实验结果表明:算法在聚类准确性和计算复杂度方面有了较大改进.

关键词：半监督学习、近邻传播聚类、分层聚类、组合提升

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2013-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：145-151