基于交叉熵测度的成对约束模糊核聚类算法

目前已有的成对约束模糊核聚类研究中,缺乏对成对约束信息的有效测度,进而无法充分利用成对约束这类半监督信息。在成对约束核聚类的基础上,文中提出基于交叉熵测度的成对约束核聚类算法。利用对象交叉熵测度工具,提出最小-最大交叉熵隶属度学习准则,并作为成对约束信息测度项引入到成对约束核聚类的目标函数中,通过拉格朗日最优化处理目标函数,推导出相应聚类算法。实验进一步表明,该算法能够更有效利用成对约束半监督信息提升聚类性能。