基于成对约束的主动半监督文本聚类

在主动选取成对约束方法的基础上,提出一种基于成对约束的主动半监督文本聚类方法.利用潜在语义索引方法对文本特征空间进行降维,在聚类过程中,采用构造的约束选取方法主动地选取成对约束信息,并利用选取的成对约束信息指导文本聚类.实验结果表明,该方法能利用少量的监督信息提高文本聚类的分类准确率.     

一种基于成对约束的半监督最大间隔聚类算法

最大间隔聚类是近来聚类分析的一个研究热点,为进一步提高其聚类准确性,提出一种基于成对约束的半监督最大间隔聚类算法.该算法在最大间隔聚类的目标函数中添加针对成对约束的损失项,从而对违反给定约束条件的分界面进行惩罚.对所得到的非凸优化问题,本文提出一种基于约束凹凸过程的迭代算法来进行高效求解.实验表明,本文提出的算法能极大地提高最大间隔聚类的准确性,其聚类性能也明显优于其他两种半监督聚类算法.     

基于成对约束的半监督凝聚层次聚类算法

半监督聚类就是利用样本的监督信息来帮助提升无监督学习的性能。在半监督聚类中,成对约束(must-link约束和cannot-link约束)作为样本的先验知识被广泛地使用。凝聚层次聚类(AHC)也叫合成聚类,是层次聚类法的一种。提出了一种基于成对约束的半监督凝聚层次聚类算法(PS-AHC),该算法利用成对约束来改变聚类簇之间的距离,使聚类簇之间的距离更真实。在UCI数据集上的实验表明,PS-AHC能有效地提高聚类的准确率,是一种有前景的半监督聚类算法。     

一种混合约束的半监督聚类算法

提出一种混合约束的半监督聚类算法(HCC),综合考虑标号点和成对点约束信息的作用,使两种先验信息在聚类的过程中能以不同的方式发挥作用.给出理论推导、具体算法步骤、实验及分析.实验表明在HCC算法中,标号点对提高聚类结果的作用要比成对点约束信息的作用更明显,算法得到的CRI、聚类数、运行时间等多项指标都比对比算法好.     

基于成对约束的主动半监督聚类算法

为了解决半监督聚类先验知识少、聚类偏差大的问题,提出了基于成对约束的主动半监督聚类算法.引入主动学习算法,增加约束集的信息量以使聚类效果更好;利用该约束集建立投影矩阵映射数据到低维空间,便于计算并提高聚类效果.算法中提出闭包替代思想,试图简化样本空间,以期获得降低聚类偏差的可能.由于聚类算法的实施对象是低维数据,成对约束集信息量大,聚类的时间效率以及性能均可保证.实验结果表明,采用主动学习的半监督聚类算法聚类效果提升显著,高效合理.     

成对约束的属性加权半监督模糊核聚类算法

在机器学习和数据挖掘中,带约束的半监督聚类是一个活跃的研究领域。为了利用约束条件获得表现更优异的聚类效果,提出了一种成对约束的属性加权半监督聚类算法,该方法充分考虑了属性间的不平衡性,在传统模糊聚类算法中融合半监督学习机制并通过Mercer核把原始的观察空间映射到高维特征空间。实验结果表明,该算法优于相似的成对约束的竞争群算法（PCCA）。     

基于成对约束的半监督凝聚层次聚类算法

对于所提出的建立在成对约束基础之上的半监督凝聚层次聚类算法,对聚类簇进行半监督处理的最主要目的在于借助于对样本监督信息的合理应用,达到提高样本在无监督状态下学习性能的目标.在现阶段的技术条件支持下,以半监督聚类分析为核心,建立在must link以及cannot link基础之上的约束关系被广泛地应用于样本聚类分析的过程当中.从这一角度上来说,为了使聚类簇与聚类簇之间的距离关系表述更加的真实与精确,就要求通过对成对约束关系的综合应用,实现对聚类簇距离的有效调整与优化.     

基于成对约束的半监督聚类方法

成对约束作为半监督学习的一个重要分支,它以无监督的聚类算法为基础,通过利用少量的监督信息来提高聚类的性能。提出了一种基于成对约束的半监督聚类方法,在FCM-NMF聚类算法框架下,采用非负矩阵分解提取样本的本质特征,并且加入成对约束条件指导聚类过程进行模糊聚类。构造出的新的目标函数采用梯度下降法和交替迭代公式来找局部最优解,并在UCI数据集上讨论了成对约束的数量对聚类的影响、价值系数的设置对聚类的影响,并与常见的半监督聚类性能进行了比较,证明了其正确性、有效性、稳定性。     

调整聚类假设联合成对约束半监督分类方法

当不同类别的样本严重重叠在分类边界时,由于聚类假设不能很好地反映出数据的真实分布,基于聚类假设的半监督分类方法的性能,可能比与之对立的监督分类方法更差。针对上述不安全的半监督分类问题,提出了调整聚类假设联合成对约束半监督分类方法（ACA-JPC-S3VM）。一方面,它将单个未标记样本到数据分布边界的距离融入到模型的学习中,能够一定程度上缓解此类情况下算法性能的下降程度;另一方面,它将成对约束信息引入,弥补了模型对监督信息利用方面的不足。在UCI数据集上的实验结果表明,ACA-JPC-S3VM方法的性能绝不会低于支持向量机（SVM）,且在标记样本数量为10时的平均准确率较SVM高出5个百分点;在图像分类数据集上的实验结果表明,直推式支持向量机（TSVM）等半监督分类方法出现了不同程度的不安全学习情形（即性能相近或低于SVM）,而ACA-JPC-S3VM却能安全地学习。因此,ACA-JPC-S3VM具有更好的安全性与正确性。     

基于共享近邻的成对约束谱聚类算法

谱聚类算法是基于谱图划分理论的一种机器学习算法，它能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解。但是传统的谱聚类算法很难正确发现密度相差比较大的簇，参数的选取要靠多次实验和个人经验。结合半监督聚类的思想，在给出一部分监督信息的前提下，提出了一种基于共享近邻的成对约束谱聚类算法（Pairwise Constrained Spectral Clustering Based on Shared Nearest Neighborhood，PCSC-SN）。PCSC-SN算法是用共享近邻去衡量数据对之间的相似性，用主动约束信息找到两个数据点之间的关系。在数据集UCI上做了一系列的实验，实验结果证明，与传统的聚类算法相比，PCSC-SN算法能够获得更好的聚类效果。     

基于成对约束的交叉熵半监督聚类算法*

极大熵聚类(MEC)目标函数中缺乏成对约束的有效信息表达,在拥有少量成对约束的情况下,可能导致有效监督信息的浪费.在MEC的基础上,文中提出基于成对约束的交叉熵半监督聚类算法.利用样本交叉熵表达成对约束信息,并作为惩罚项引入至MEC的目标函数中,通过拉格朗日最优化处理目标函数,得出聚类中心与隶属度的迭代公式.实验表明,文中算法能有效利用少量的成对约束监督信息提高聚类性能,在实际数据应用中性能较好     

一种基于数据相关性的半监督模糊聚类集成方法

现有的半监督聚类集成方法能利用先验信息,使集成的准确性、鲁棒性和稳定性得到提高,但在集成阶段加入成对约束信息时,只考虑了给定的约束信息而忽视了约束点与被约束点的邻域点之间的关系.针对此问题,提出了一种基于数据相关性的半监督模糊聚类集成方法.该方法首先利用半监督模糊聚类算法建立集成信息矩阵,并将其转换为相似性矩阵;然后,利用已知的约束信息及约束点与被约束点的邻域点之间的关系来修改相似性矩阵;最后,利用图划分算法得到最终的聚类结果.真实数据上的实验结果表明,提出的方法可以有效提高聚类质量.     

一种基于n—gram短语的文本聚类方法研究

由于文本自身特点使得传统的文档表示模型VSM不能很好地反映文本信息．也让传统数据挖掘聚类算法得不到很好的性能表现。针对传统文本聚类方法中文本表示模型VSM和聚类算法的不足,提出一种基于n—gram短语的文本聚类方法,该方法利用n-gram短语构建短语文档相关模型,将其转换成相关文档模型,在相关文档模型基础上进行文档聚类。实验结果显示,此方法是一种能获得较好聚类结果的有效方法。     

一种基于n-gram短语的文本聚类方法研究

由于文本自身特点使得传统的文档表示模型VSM不能很好地反映文本信息,也让传统数据挖掘聚类算法得不到很好的性能表现。针对传统文本聚类方法中文本表示模型VSM和聚类算法的不足,提出一种基于n-gram短语的文本聚类方法,该方法利用n-gram短语构建短语文档相关模型,将其转换成相关文档模型,在相关文档模型基础上进行文档聚类。实验结果显示,此方法是一种能获得较好聚类结果的有效方法。摘要:     

融合稀疏保持的成对约束投影

提出一种融合稀疏保持的成对约束投影(Pairwise Constraint Projections inosculating Sparsity Preserving, SPPCP)。该算法在成对约束指导的降维过程中,通过平衡参数引入稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections, SPP),在保持成对约束特征的同时,也继承了稀疏保持所蕴含的几何结构保持和近部保持特性。在UCI数据集和 AR人脸库上的实验表明,该算法有效地融合了稀疏保持投影的优点,与典型的成对约束的半监督降维算法相比,提 高了基于最短欧氏距离的分类算法的精度和稳定性。     

结构复杂数据的半监督聚类

基于成对限制,提出一种半监督聚类算法（ＳＣＣＤ）,它能够处理存在多种密度结构复杂的数据且识别任意形状的簇．利用成对限制反映的多密度分布信息计算基于密度的聚类算法（ＤＢＳＣＡＮ）的邻域半径参数Ｅｐｓ,并利用不同参数的ＤＢＳＣＡＮ 算法处理复杂形状且密度变化的数据集．实验结果表明,ＳＣＣＤ 算法能在噪声环境下发现任意形状且多密度的簇,性能优于已有同类算法．