基于成對(duì)約束的聚類(lèi)和降維算法研究.pdf

1、近年來(lái)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)因其卓越的性能逐漸受到模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究者的重視。半監(jiān)督學(xué)習(xí)可利用的監(jiān)督信息除了少量的標(biāo)記樣本外，還包括樣本間的成對(duì)約束等其它信息。其中與樣本標(biāo)記相比，成對(duì)約束所含的信息較弱，因而更容易獲取。本文主要針對(duì)基于成對(duì)約束的聚類(lèi)和降維算法展開(kāi)研究，所取得的主要研究成果如下：
　　 （1）在競(jìng)爭(zhēng)Renyi熵和Shannon熵聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)引入樣本之間的成對(duì)約束信息，提出一種基于成對(duì)約束的半監(jiān)督競(jìng)爭(zhēng)熵聚類(lèi)

2、算法，在一系列國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。
　　 （2）提出一種基于半監(jiān)督降維的聚類(lèi)算法，該算法首先用半監(jiān)督降維方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，然后在降維后的空間中進(jìn)行半監(jiān)督聚類(lèi)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明由于在降維和聚類(lèi)兩個(gè)階段中都利用了監(jiān)督信息，算法的聚類(lèi)性能得到很大提升。
　　 （3）把集成學(xué)習(xí)的思想引入半監(jiān)督聚類(lèi)，通過(guò)對(duì)成對(duì)約束進(jìn)行劃分，提出一種半監(jiān)督投影聚類(lèi)集成算法，進(jìn)一步提高了算法的聚類(lèi)性能，并且對(duì)集成算法的多樣性