基于局部线性重构与高斯核映射的聚类研究
马元元1; 郝海涛2; 杨延娇3
2017-07-20
发表期刊控制工程
ISSN1671-7848
卷号24期号:07页码:1493-1500
摘要针对现有的基于约束的半监督聚类算法获得的聚类结果质量不足的问题,提出一种基于高斯核映射与局部线性重构的主动学习聚类算法。首先利用高斯核映射与局部线性嵌入进行流行学习,将对局部线性重构重要性过低以及非平坦区域的样本作为不重要的样本;然后,为查询选择设立了1个考虑样本所需查询数量的新判断条件;最终,建立must-link并将平坦区域的信息传递至半监督聚类算法。实验结果证明,对于小规模数据与大规模数据,该算法学习的成对约束均可获得较好的聚类结果。
关键词高斯核映射 局部线性重构 聚类算法 成对约束 查询选择
DOI10.14107/j.cnki.kzgc.160413
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收录类别北大核心 ; CSCD
语种中文
资助项目国家自然科学基金(61462057)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/58499
专题国家开放大学广东分部
作者单位1.中山职业技术学院信息工程学院;
2.中山市广播电视大学;
3.西北师范大学计算机科学与工程学院
推荐引用方式
GB/T 7714
马元元,郝海涛,杨延娇. 基于局部线性重构与高斯核映射的聚类研究[J]. 控制工程,2017,24(07):1493-1500.
APA 马元元,郝海涛,&杨延娇.(2017).基于局部线性重构与高斯核映射的聚类研究.控制工程,24(07),1493-1500.
MLA 马元元,et al."基于局部线性重构与高斯核映射的聚类研究".控制工程 24.07(2017):1493-1500.
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