半监督聚类中基于密度的约束扩展方法

摘要：

现有的半监督聚类方法较少利用数据集空间结构信息,限制了聚类算法的性能.该文提出一种基于密度的约束扩展方法(DCE),将数据集以图的形式表达,定义一种基于密度的图形相似度.根据样本点间的距离和相似度关系,对已知约束集进行扩展,扩展后的约束集呵用于各种半监督聚类算法.以约束完全连接聚类和成对约束K均值方法为例,说明了约束扩展方法的应用.实验表明,DCE能够有效地提升半监督聚类算法的性能.

关键词：半监督聚类、基于密度的距离、约束扩展

所属期刊栏目：34

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70571057,70171002;新世纪优秀人才支持计划基金资助项目NECT-05-0253

在线出版日期：2008-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：13-15