資料介紹
基于迭代框架的主動半監(jiān)督聚類框架(IASSCF)是一個流行的半監(jiān)督聚類框架。該框架存在兩個問題:其一,初始先驗信息較少導致迭代初期聚類效果不佳,進而影響后續(xù)聚類結果;其二,每次迭代只選擇信息量最大的一個樣本標記,導致運行速度慢性能提升慢。針對這兩個問題,設計了一種基于主動學習先驗的半監(jiān)督K-means聚類算法。該方法包含初始化階段和迭代階段。初始化階段主動選擇代表性較高的節(jié)點集合,并基于代表節(jié)點集合構建各類的先驗節(jié)點集合和約束先驗集合。迭代階段,每次迭代包含三步:1)基于當前約束先驗集合,利用約束半監(jiān)督聚類算法PCK-means對數(shù)據(jù)進行聚類;2)依據(jù)當前聚類結果,主動選擇每個簇中最具價值信息的未標注樣本點;3)利用選擇樣本點擴充先驗節(jié)點集合及約束集合。迭代此過程至達到收斂閾值。實驗結果表明,與基于原IASSCF框架的半監(jiān)督K-means聚類算法相比,所提算法運行速度更快,性能更優(yōu)。
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