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密度敏感的半监督谱聚类  
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【英文篇名】 Density-Sensitive Semi-Supervised Spectral Clustering
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【作者】 王玲; 薄列峰; 焦李成;
【英文作者】 WANG Ling; BO Lie-Feng; JIAO Li-Cheng (Institute of Intelligent Information Processing; Xidian University; Xi’an 710071; China);
【作者单位】 西安电子科技大学智能信息处理研究所; 西安电子科技大学智能信息处理研究所 陕西西安; 陕西西安;
【文献出处】 软件学报 , Journal of Software, 编辑部邮箱 2007年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 谱聚类; 半监督聚类; 成对限制; 先验信息;
【英文关键词】 spectral clustering; semi-supervised clustering; pairwise constraints; prior knowledge;
【摘要】 聚类通常被认为是一种无监督的数据分析方法,然而在实际问题中可以很容易地获得有限的样本先验信息,如样本的成对限制信息.大量研究表明,在聚类搜索过程中充分利用先验信息会显著提高聚类算法的性能.首先分析了在聚类过程中仅利用成对限制信息存在的不足,尝试探索数据集本身固有的先验信息——空间一致性先验信息,并提出利用这类先验信息的具体方法.接着,将两类先验信息同时引入经典的谱聚类算法中,提出一种密度敏感的半监督谱聚类算法(density-sensitivesemi-supervisedspectralclusteringalgorithm,简称DS-SSC).两类先验信息在指导聚类搜索的过程中能够起到相辅相成的作用,这使得DS-SSC算法相对于仅利用成对限制信息的聚类算法在聚类性能上有了显著的提高.在UCI基准数据集、USPS手写体数字集以及TREC的文本数据集上的实验结果验证了这一点.
【英文摘要】 Clustering has been traditionally viewed as an unsupervised method for data analysis. In real world application,however,some background prior knowledge can be easily obtained,such as pairwise constraints. It has been demonstrated that constraints can improve clustering performance. In this paper,the drawback of only incorporating pairwise constraints in clustering is firstly analyzed,and then an inherent prior knowledge in data sets,namely space consistency prior knowledge is exploited. The method of utiliz...
【基金】 Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60372050, 60372045 (国家自然科学基金); the National Basic Research Program of China under Grant No.2001CB309403 (国家重点基础研究发展计划(973))
【更新日期】 2007-11-26
【分类号】 TP391.4;TP18
【正文快照】 作为一种有效的数据分析方法,聚类算法已被广泛应用于计算机视觉、信息检索、数据挖掘等领域.聚类算法在执行过程中不能获得任何关于预先定义的数据项的类属信息,因而通常被看作是一种无监督学习方法.由于没有利用任何关于类属的信息,当所定义的聚类目标函数不适合数据本身时,?

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