基于不完备标签数据的半监督聚类算法

摘要：

针对seeded-K-means和constrained-K-means算法要求标签数据类别完备的限制,本文提出了基于不完备标签数据的半监督K-means聚类算法,重点讨论了未标签类别初始聚类中心的选取问题.首先给出了未标签类别聚类中心最优候选集的定义,然后提出了一种新的朱标签类别初始聚类中心选取方法,即采用K-means算法从最优候选集中选取初始聚类中心,最后给出了基于新方法的半监督聚类算法的完整描述,并通过实验测试对新算法的有效性进行了验证.实验结果表明本文所提算法在执行速度和聚类效果上都优于现有算法.

关键词：半监督聚类、K-means、不完备先验知识、初始聚类中心、标签数据

所属期刊栏目：20

分类号：TN9;TP3

在线出版日期：2011-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：182-185