基于成对约束的主动学习半监督聚类算法

半监督学习是近年来机器学习领域中的一个重要研究方向,其监督信息的质量对半监督聚类的结果影响很大,主动学习高质量的监督信息很有必要.提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,算法通过寻找聚类算法本身不能发现的成对约束监督信息,将其引入谱聚类算法,利用该监督信息来调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵.采用双向寻找的方法,将点与点间距离进行排序,使得学习器即使在接收到没有标记的数据时也能进行主动学习,实现了在较少的约束下可得到较好的聚类结果.同时,该算法降低了计算复杂度,并解决了聚类过程中成对约束的奇异问题.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,算法的性能好于相关对比算法,并优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.     

基于半监督学习的核信任力传播聚类算法

文中提出一种半监督核信任力传播聚类算法(SSKAPC).SSKAPC在对样本聚类的过程中,引入先验知识提高聚类性能;同时该算法将样本映射到高维空间进行聚类.人工数据和真实世界数据的实验表明,SSKAPC算法能大幅度提高聚类的准确性.     

基于聚类的标签集成传播算法

基于图的标签传播算法是半监督学习中的研究热点之一,其性能很大程度依赖于图的质量.为了应对这一问题,文章提出了基于聚类的标签集成传播算法.该算法对样本集进行多次聚类,在每次聚类产生的簇中,利用互补熵度量簇内样本标签的混乱程度,并在混乱程度较小的簇中进行标签传播,当一个未标记样本获得某个标签的次数与聚类次数的比值大于50％...     

半监督聚类中成对约束的主动学习

本文提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,探讨了主动学习的停止条件,在较少的约束下可得到较好的聚类结果.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,在该学习策略下,半监督聚类算法的性能好于对比算法;在停止条件下,每个数据集的聚类结果都是可接受的.     

基于半监督的K-means聚类改进算法

针对原始K-means算法的一系列问题,提出一种基于半监督的K-means聚类改进算法,能够自动进行聚类,找出最优K值,并且最大限度地找出孤立点.首先根据样本集自身的特点,按照"类内尽可能相似"原则一步一步形成数据集,然后对数据集进行"去噪"与合并相似簇,最后,利用少量的标记信息指导和修正聚类结果.在UCI的多个数据集...     

基于半监督的模糊C-均值聚类算法

通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果局部收敛的问题,能客观获取最佳聚类数目和初始聚类中心.实验结果表明,与传统模糊C-均值聚类算法相比,基于半监督的模糊C-均值算法在一定程度上减少了迭代次数,降低了对初始聚类中心的依赖性.     

基于半监督学习的k平均聚类框架

为克服k-means算法难以探测出一些局部分布稀疏不均、聚类区域的形状与大小不规整数据点集的聚类分布结构这个缺点,在半监督学习思想的指导下,针对混合属性空间区域中具有同一分布性质的带有类别标记的小样本数据集和无类别标记的大样本数据集,提出了一种基于半监督学习的k平均聚类框架。仿真实验表明：该框架经常能取得比k-means更好的聚类精度,从而说明这个半监督学习框架具有一定的有效性。     

一种基于半监督降维的聚类算法

半监督聚类通过利用少量有标号样本或成对约束等监督信息来提高聚类性能.在此提出一种新颖的基于半监督降维的聚类算法,首先用半监督降维方法对原始数据进行降维,然后在降维后的空间中进行半监督聚类.由于在降维和聚类两个阶段中都利用了监督信息,从而使得算法的聚类性能得到进一步提升.在UCI标准数据集、yale人脸库以及文本数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.     

基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法

针对运用半监督仿射传播聚类算法处理高维数据时聚类精度低和计算量大的问题,提出一种基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法.该算法首先通过LLE算法将高维输入数据集映射到低维空间得到低维数据集,计算低维数据集的相似度矩阵,再用半监督算法调整相似度矩阵,最后用仿射传播聚类算法对低维数据进行聚类分析.仿真结果表明,本文提出的算法与半监督仿射传播聚类算法相比,在处理高维数据时聚类效果更好,精度更高,迭代次数更少.     

半监督聚类算法及其在入侵检测中的应用

针对现有入侵检测技术的不足,对基于机器学习的异常入侵检测系统进行了研究,提出了一种基于半监督聚类的异常入侵检测算法。此算法通过利用少量的标记样本,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程,对数据进行检测。实验表明,与以往入侵检测算法相比,此算法可以明显地改善入侵检测系统的性能。     

基于L2,1范数和流形正则项的半监督谱聚类算法

谱聚类算法受到相似矩阵的影响以及没有使用先验信息,使得聚类结果有很大的局限性.针对这一问题,提出了一种基于L2,1范数和流形正则项的半监督谱聚类算法.一方面借助L2,1范数的鲁棒性学习到合理的相似矩阵;另一方面充分利用监督信息,不仅指导了初始相似矩阵的构造,而且引入流形正则项去调整模型,从而改善聚类效果.实验结果表明,...     

一种半监督模糊聚类算法的研究

为了提高对未知样本的使用率,充分发挥出半监督聚类算法的优势,ISFCA算法将约束项引入到竞争聚类算法(CA算法)的目标函数中。但在ISFCA算法的隶属度函数中,存在迭代的非必要信息,增加了算法的复杂度。改进了ISFCA算法的隶属度函数,提取出迭代的必要项uCA″rs和非必要项uCA′rs,从而简化隶属度迭代计算过程,使样本的聚类更加合理。实验结果表明,优化后的ISFCA算法对阀门的故障诊断是行之有效的。     

基于半监督聚类的MQAM信号盲识别算法研究

传统的聚类算法用在MQAM(multilevel quadrature amplitude modulation,多进制正交幅度调制)信号的调制识别中,算法的迭代次数多,特别对高阶调制信号运算时间长。针对此问题,提出了一种半监督聚类重构星座图的方法,由自适应减法聚类确定初始聚类中心,在其周围标记部分样本点并赋予初始隶属度值fik,根据标记的样本点数目确定可信度参数α的值。用fik和α来监督隶属度和聚类中心的更新,误差平方和函数迭代次数减少1/2。接收端识别时,提出基于星座图圆半径的调制识别方式,该方法能很好应对初始聚类中心数目不准确的情况,不需要进行聚类中心的合并与分裂。通过提取接收端星座图的特征参数R并与标准参数Rs进行比较,实现对MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明运算时间是传统聚类算法的1/3,对4~256QAM信号的调制方式识别率在93%以上。     

改进的FCM半监督聚类算法

通过将类间分离度函数引入到模糊C-均值聚类算法中,结合半监督的思想,建立基于信息熵的半监督模糊C-均值聚类模型,并对该模型的求解过程进行推导,提出一种新的算法.为了验证算法的有效性,将该算法在UCI数据集上进行实验,实验结果表明,该算法比仅引入信息熵的模糊C-均值聚类方法聚类性能更好.     

基于局部结构保持的高维数据半监督深度嵌入聚类算法

聚类是机器学习和数据挖掘中的重要课题。近年来,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在各种聚类任务中受到广泛关注。特别是半监督聚类,在大量无监督数据中仅引入少量先验信息即可显著提高聚类性能。然而,这些聚类方法忽略了定义的聚类损失可能破坏特征空间,从而导致非代表性的无意义特征。针对现有半监督深度聚类的特征学习过程中局部结构保持有所欠缺的问题,本文提出一种改进的半监督深度嵌入聚类(Improved Semi-supervised Deep Embedded Clustering,ISDEC)算法,采用欠完备自动编码器在特征表达学习的同时,保持数据的内在局部结构;通过综合聚类损失、成对约束损失和重构损失,对聚类标签分配和特征表达进行联合优化。在包括基因数据在内的若干高维数据集上的实验结果表明,本方法的聚类性能比现有方法更好。     

基于自监督学习方法的半监督视频目标分割研究

本文主要研究自监督学习方法在视频目标分割中的应用。首先通过挖掘大规模无标注视频数据中的时间-空间关系,让神经网络作为特征编码器学习视频帧之间的相似性和连续性;然后通过记忆力机制训练网络,使其对当前帧和多个参考帧之间的关系进行建模;利用特征编码器学习到的特征对视频帧中的分割目标进行重建,进行下游的视频目标分割任务;最后,利用在线自适应模块对视频分割结果的错误进行修正。实验结果表明,本文的自监督方法在视频分割任务上的表现可以更加接近有监督方法的分割结果,采用记忆力机制和在线自适应模块可以大大提高视频目标分割的准确性。另外本文探究了数据有效性,当采用少量数据进行网络的自监督训练时,模型仍能取得较好的效果,意味着这个任务本身不需要大规模数据集中富含的复杂语义信息进行建模。     

基于半监督聚类的真核启动子识别

首先将待测试的DNA序列片段利用词项-序列矩阵进行表示,然后通过奇异值分解进行降维,最后采用全局一致性和局部一致性兼顾的半监督聚类算法对长的DNA序列片段进行测试,并与现有的几种启动子识别算法的结果进行对比。     

聚类算法综述

聚类分析是一种基本的数据分析方法,它在数据挖掘,统计学,空间数据库技术,人工智能,生物学研究,机器学习,模式识别等领域都得到了广泛的应用.论文介绍了各类主要的聚类算法,并概述了其主要应用领域.     

基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法

研究了基于偶对约束的半监督模糊聚类,将马氏距离引入到半监督模糊聚类SCAPC(semi-supervised fuzzy clustering algorithm with pairwise constraints)中,获得了一种新的半监督模糊聚类目标函数,通过求解优化问题,提出了一种基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法M-SCAPC(Modified-SCAPC).针对选择的标准数据集和人工数据集,对提出的算法M-SCAPC进行了实验研究,并与FCM(fuzzy C-means)、AFCC(active fuzzy constrained clustering)和SCAPC算法的聚类性能进行了比较,表明了提出的算法M-SCAPC在收敛速度和正确率方面的有效性.