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基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法
引用本文:李凯,王亮,周宇飞.基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法[J].河北大学学报(自然科学版),2014,34(5):535-540.
作者姓名:李凯  王亮  周宇飞
作者单位:河北大学数学与计算机学院,河北保定,071002
基金项目:国家自然科学基金资助项目,河北省自然科学基金资助项目
摘    要: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(ModifiedSCAPC).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.

关 键 词:半监督聚类  偶对约束  度量学习  马氏距离

A semi-supervised fuzzy clustering algorithm based on pairwise constraints and Mahalanobis distance
LI Kai,WANG Liang,ZHOU Yufei.A semi-supervised fuzzy clustering algorithm based on pairwise constraints and Mahalanobis distance[J].Journal of Hebei University (Natural Science Edition),2014,34(5):535-540.
Authors:LI Kai  WANG Liang  ZHOU Yufei
Affiliation:LI Kai;WANG Liang;ZHOU Yufei;College of Mathematics and Computer Science,Hebei University;
Abstract:
Keywords:semi-supervised clustering  pairwise constraints  metric learning  mahalanobis distance
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
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