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基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法 基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法 摘要:随着大数据时代的到来,聚类算法在数据分析和模式识别中扮演着重要的角色。然而,传统的聚类算法在处理大规模数据集时往往面临效率低下和性能下降的问题。为了克服这些问题,提出了一种基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法。该算法通过利用部分已标记的实例来指导聚类过程,以提高聚类性能并加速计算过程。实验证明了该算法在不同数据集上的有效性和优越性。 1.引言 聚类是一种无监督学习的重要技术,它可以将数据集中的实例划分为不同的群体或簇,每个簇内的实例相互之间具有相似性,而不同簇之间的实例具有较大的差异性。聚类算法广泛应用于图像分割、文本分类、社交网络分析等领域。然而,传统的聚类算法如K-means、层次聚类等在大规模数据集上存在计算复杂度高、运行时间长等问题。 为了解决上述问题,研究者提出了一系列半监督聚类算法,其中包括基于半监督图谱的聚类算法、基于核判别分析的半监督聚类算法等。然而,这些算法在处理大规模数据集时仍然存在一些问题,如对标记样本的依赖性较强、计算复杂度高等。因此,本文提出了一种基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法,用以解决上述问题。 2.功效散度和成对约束 功效散度是一种测量聚类性能的指标,它可以通过计算类内的平均距离与类间的平均距离之比来评估聚类结果的好坏。通常情况下,功效散度越小,表示聚类结果越好。 成对约束是指一些实例之间的先验关系,它可以通过指定实例之间的相似性关系或者继承关系来帮助聚类算法进行决策。在本文中,将利用部分已标记的实例作为成对约束来辅助聚类过程。 3.算法流程 本文提出的基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法的流程如下: 1)输入:未标记的数据集D,部分已标记的实例C,聚类数目k; 2)将C中的实例加入D中,并对其进行标记; 3)初始化聚类中心; 4)计算每个实例与聚类中心的距离,并将实例分配到最近的聚类中心; 5)更新聚类中心; 6)计算功效散度; 7)判断是否满足停止条件,若满足则跳转到步骤8,否则跳转到步骤4; 8)结束。 4.算法优势 本文提出的算法具有以下优势: (1)通过利用成对约束提供的先验关系,提高了聚类性能; (2)在算法中引入了功效散度指标,可以直观地评估聚类结果的好坏; (3)通过并行计算和基于样本采样的策略,提高了算法的运行效率。 5.实验结果 本文在多个数据集上进行了实验,将本文提出的算法与多种经典的聚类算法进行比较。实验结果表明,本文提出的算法在聚类性能和运行效率上取得了显著的提升。与传统的聚类算法相比,本文的算法具有更好的聚类效果和更快的运行速度。 6.结论 本文提出了一种基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法。该算法通过利用部分已标记的实例来指导聚类过程,以提高聚类性能并加速计算过程。实验证明了该算法在不同数据集上的有效性和优越性。未来的工作可以进一步优化算法的性能和扩展算法的适用范围。 参考文献: 1)Wang,X.,Zhang,C.,&Zhang,B.(2019).Semi-supervisedclusteringalgorithmbasedoneffectdispersion.InformationandControl,48(1),45-52. 2)Li,X.,Li,Y.,&Zhang,J.(2018).Pairwiseconstraints-basedclusteringalgorithmforsemi-supervisedlearning.JournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,31(2),215-224. 3)Zhou,Z.,Huang,J.,&Yu,T.(2017).Asemi-supervisedclusteringalgorithmbasedoncollectivepairwiseconstraints.PatternRecognitionandArtificialIntelligence,30(2),155-165.