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基于半监督学习的核信任力传播聚类算法
Semi-Supervised Learning Based Kernel Affinity Propagation Clustering Method
【摘要】 文中提出一种半监督核信任力传播聚类算法(SSKAPC).SSKAPC在对样本聚类的过程中,引入先验知识提高聚类性能;同时该算法将样本映射到高维空间进行聚类.人工数据和真实世界数据的实验表明,SSKAPC算法能大幅度提高聚类的准确性.
【Abstract】 In this paper,a semi-supervised kernel affinity propagation method named SSKAPC is proposed.In this method,affinity propagation clustering method is extended to semi-supervised setting,in which background knowledge is provided in terms of pairwise constraints.Kernel trick is also used to process non-linear problem.The experimental results and comparisons on simulated and real-world datasets illustrate the effectiveness and the advantages of the proposed SSKAPC method.
【基金】 国家自然科学基金项目(60773206/F020106);国防应用基础研究基金项目(A1420461266);2004年教育部跨世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-04-0496);2005年教育部科学研究重点基金项目(105087);2006年江苏省6大人才高峰计划资助项目;中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室开放课题;南京大学软件新技术国家重点实验室开放课题
- 【文献出处】 江南大学学报(自然科学版) ,Journal of Jiangnan University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2008年05期
- 【分类号】TP18
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