自适应半监督模糊谱聚类算法

摘要：

半监督聚类利用少部分标签的数据辅助大量未标签的数据进行非监督的学习,从而提高聚类的性能.大部分的谱聚类算法都需事先确定聚类数目,利用半监督机器学习技术和自适应聚类算法,解决算法中存在的聚类数目需要事先确定、易陷入局部最优、收敛速度缓慢、对孤立点敏感等缺陷.实验证明该算法有很好的聚类效果.

关键词：谱聚类、半监督、自适应、模糊核C-均值(FKCM)

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60773206

在线出版日期：2011-01-13（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：212-214