基于先验信息和谱分析的聚类融合算法

在聚类过程中利用先验信息能显著提高聚类算法的性能,但已存在的聚类融合算法很少考虑到数据集的先验信息。基于先验信息和谱分析,提出一种聚类融合算法,将成对限制信息引入到谱聚类算法中,用受限的谱聚类算法产生聚类成员,再采用基于互联合矩阵的集成方法生成最后的聚类结果。实验结果表明,利用先验信息能有效提高聚类的效果。     

基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法

传统谱聚类算法受高斯核尺度参数的影响较大,对噪声点较为敏感,并且不能利用先验信息指导聚类过程。针对以上问题,提出了一种基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法(RPB-SC)。该算法将路径聚类与谱聚类算法相结合,通过定义高斯核的邻域加权尺度因子计算相似度,再用路径聚类思想对全局相似度进行调节,同时通过成对限制先验信息辅助聚类搜索。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,新提出的算法能有效减弱高斯核尺度参数的影响,增强对噪声点的鲁棒性,提高聚类性能。     

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。     

一种结合主动学习的半监督文档聚类算法

半监督文档聚类,即利用少量具有监督信息的数据来辅助无监督文档聚类,近几年来逐渐成为机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题.由于获取大量监督信息费时费力,因此,国内外学者考虑如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息.提出一种结合主动学习的半监督文档聚类算法,通过引入成对约束信息指导DBSCAN的聚类过程来提高聚类性能,得到一种半监督文档聚类算法Cons-DBSCAN.通过对约束集中所含信息量的衡量和对DBSCAN算法本身的分析,提出了一种启发式的主动学习算法,能够选取含信息量大的成对约束集,从而能够更高效地辅助半监督文档聚类.实验结果表明,所提出的算法能够高效地进行文档聚类.通过主动学习算法获得的成对约束集,能够显著地提高聚类性能.并且,算法的性能优于两个代表性的结合主动学习的半监督聚类算法.     

基于半监督自动谱聚类算法的网络故障检测

针对网络故障检测中利用先验知识不足和多数谱聚类算法需事先确定聚类数的问题,提出一种新的基于成对约束信息传播与自动确定聚类数相结合的半监督自动谱聚类算法。通过学习一种新的相似性测度函数来满足约束条件,改进NJW聚类算法,对非规范化的Laplacian矩阵特征向量进行自动谱聚类,从而提高聚类性能。在UCI标准数据集和网络实测数据上的实验表明,该算法较相关比对算法聚类准确率更高,可满足网络故障检测的实际需要。     

一种成对约束限制的半监督文本聚类算法

半监督聚类能利用少量标记数据来提高聚类算法性能,但大部分文本聚类算法无法直接应用成对约束等先验信息。针对文本数据高维稀疏的特点,提出了一种半监督文本聚类算法。将成对约束信息扩展后嵌入文档相似度矩阵,在此基础上根据已划分与未划分文档之间的统计信息逐步找出剩余未划分文本集合中密集的且与已划分聚类中心集合相似度较小的K个初始聚类中心集合,然后将剩余的相对较难区分的文档结合成对约束限制信息划分到K个初始聚类中心集合,最后通过融合成对约束违反惩罚的收敛准则函数对聚类结果进行进一步优化。算法在聚类过程中自动确定初始聚类中心集合,避免了K均值算法对初始聚类中心选择的敏感性。在几个中英文数据集上的实验结果表明,所提算法能有效地利用少量的成对约束先验信息提高聚类效果。     

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     

密度自适应的半监督谱聚类算法

谱聚类是一种新兴的聚类算法,数据点间的相似度定义对其聚类效果起着至关重要的作用。传统的谱聚类算法通常利用高斯核函数作为相似度函数,但是对于多密度的数据往往不能取得良好的效果。在定义新的相似度函数的基础上,提出了一种密度自适应的半监督聚类算法。该算法结合半监督聚类的成对约束理论,利用先验信息对样本点之间的相似度进行自适应调整,提高了聚类的精度。该算法在人工数据集和真实数据集上的仿真实验都取得了良好的效果。     

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.     

基于谱图和成对约束的主动半监督聚类算法

针对半监督聚类学习算法中缺乏主动学习的缺陷,提出一种纠错式主动学习成对约束方法.算法通过寻找一般聚类算法自身难以发现的成对约束信息,同时避免这部分约束信息之间本身的关系,将其引入谱聚类算法,利用该监督信息调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵对两点间距离进行排序,采用双向寻找的方法,使得学习器即使接收到没有标记的数据也能进行主动学习.实验分析表明,所提出算法能够获得较为满意的聚类效果.     

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PCA降维的成对约束半监督聚类集成

针对现有的聚类集成算法大都是无监督聚类集成算法且不能很好地处理高维数据的问题,设计一种基于PCA降维技术的成对约束半监督聚类集成算法（SSCEDR）。SSCEDR方法使用PCA主成分分析对原始数据进行降维,结合半监督聚类集成技术,在降维后的空间中将成对约束等先验知识代入到聚类集成过程中。本文通过在多组数据集上实验来验证算法的有效性。     

基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类

针对样本间的不均衡性,提出一种基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类算法。在传统模糊聚类算法中加入半监督学习机制,通过Mercer核将原数据空间映射到特征空间,为特征空间中的每个向量分配一个动态权值,由此得到新的目标函数,并结合一种简单的核参数选择方法实现数据分类。理论分析和实验结果表明,与模糊核聚类算法及成对约束的竞争群算法相比,该算法具有更好的聚类效果。     

Research of semi-supervised spectral clustering algorithm based on pairwise constraints

Clustering is often considered as an unsupervised data analysis method, but making full use of the prior information in the process of clustering will significantly improve the performance of the clustering algorithm. Spectral clustering algorithm can well use the prior pairwise constraint information to cluster and has become a new hot spot of machine learning research in recent years. In this paper, we propose an effective clustering algorithm, called a semi-supervised spectral clustering algorithm based on pairwise constraints, in which the similarity matrix of data points is adjusted and optimized by pairwise constraints. The experiments on real-world data sets demonstrate the effectiveness of this algorithm.     

基于成对约束的判别型半监督聚类分析

现有一些典型的半监督聚类方法一方面难以有效地解决成对约束的违反问题,另一方面未能同时处理高维数据.通过提出一种基于成对约束的判别型半监督聚类分析方法来同时解决上述问题.该方法有效地利用了监督信息集成数据降维和聚类,即在投影空间中使用基于成对约束的K均值算法对数据聚类,再利用聚类结果选择投影空间.同时,该算法降低了基于约束的半监督聚类算法的计算复杂度,并解决了聚类过程中成对约束的违反问题.在一组真实数据集上的实验结果表明,与现有相关半监督聚类算法相比,新方法不仅能够处理高维数据,还有效地提高了聚类性能.     

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.     

基于密度自适应邻域相似图的半监督谱聚类

谱聚类是基于谱图划分理论的一种聚类算法,传统的谱聚类算法属于无监督学习算法,只能利用单一数据来进行聚类。针对这种情况,提出一种基于密度自适应邻域相似图的半监督谱聚类（DAN-SSC）算法。DAN-SSC算法在传统谱聚类算法的基础上结合了半监督学习的思想,很好地解决了传统谱聚类算法无法充分利用所有数据,不得不对一些有标签数据进行舍弃的问题;将少量的成对约束先验信息扩散至整个空间,使其能更好地对聚类过程进行指导。实验结果表明,DAN-SSC算法具有可行性和有效性。