一种分层组合的半监督近邻传播聚类算法

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 28次 | 上传用户：fuuxia

【摘要】

：

针对近邻传播(AP)聚类算法的计算复杂度和准确性,该文提出一种分层组合的半监督近邻传播聚类算法(SAP-SC)。算法引入"分层聚类"的思想,将一次AP聚类过程等分成若干层聚类,使得处理过程简单、易于实现;每层只关注聚类"困难"的数据点,并通过构造"成对点约束"和使用"子簇标签映射"进行半监督学习;基于"组合提升"的方法将各层聚类结果加权叠加,从而提升了算法的准确性能。理论分析和实验结果表明:算法在

【作者】

：

张震汪斌强伊鹏兰巨龙

【机构】

：

国家数字交换系统工程技术研究中心

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2013年03期

【关键词】

：

半监督学习近邻传播聚类分层聚类组合提升 Semi-supervised learning Affinity Propagation （AP） clust

【基金项目】

：

国家973重点基础研究发展基金（2012CB312901,2012CB312905）, 国家863计划项目（2011AA01A103）资助课题

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