基于分布先验的半监督FCM的肺结节分类

肺结节的良恶性分类对于肺癌的早期发现及诊断具有重要意义。然而实际应用中,标记的图像数量较少,且获取标记将耗费大量的人力,在这种情况下,使用半监督学习算法是有效提高分类性能的一个思路。作为一种经典的半监督学习算法,传统的半监督FCM在未标记样本与标记样本分布不平衡情况下不能充分利用标记信息。针对此问题,本文提出了一种基于分布先验的半监督FCM算法。首先计算样本的先验分布概率,基于获得的先验概率,给样本赋予权重,并将其融入到半监督FCM聚类中,从而强化少量的标记样本在聚类过程中的指导作用。文中在LIDC数据库上进行了相应的实验,实验结果证明,相比较传统的半监督FCM算法,提出的算法能够取得更好的肺结节分类性能。     

FCM预选取样本的半监督SVM图像分类方法

针对基于拉普拉斯支持向量机(LapSVM)的半监督分类方法需要将全部无标记样本加入训练样本集中训练得到分类器,算法需要的时间和空间复杂度高,不能有效处理大规模图像分类的问题,提出了模糊C-均值聚类(FCM)预选取样本的LapSVM图像分类方法。该方法利用FCM算法对无标记样本聚类,根据聚类结果选择可能在最优分类超平面附近的无标记样本点加入训练样本集,这些样本可能是支持向量,携带对分类有用的信息,其数量只是无标记样本的一少部分,因此使训练样本集减小。计算机仿真结果表明该方法充分利用了无标记样本所蕴含的判别信息,有效地提高了分类器的分类精度,降低了算法的时间和空间复杂度。     

FCM预选取样本的半监督SVM图像分类方法

针对基于拉普拉斯支持向量机(LapSVM)的半监督分类方法需要将全部无标记样本加入训练样本集中训练得到分类器,算法需要的时间和空间复杂度高,不能有效处理大规模图像分类的问题,提出了模糊C-均值聚类(FCM)预选取样本的LapSVM图像分类方法。该方法利用FCM算法对无标记样本聚类,根据聚类结果选择可能在最优分类超平面附近的无标记样本点加入训练样本集,这些样本可能是支持向量,携带对分类有用的信息,其数量只是无标记样本的一少部分,因此使训练样本集减小。计算机仿真结果表明该方法充分利用了无标记样本所蕴含的判别信息,有效地提高了分类器的分类精度,降低了算法的时间和空间复杂度。     

基于改进的半监督FCM 聚类算法的肺结节分类与识别

对肺结节的分类识别是肺部肿瘤计算机辅助诊断系统的关键环节。为了提高肺结 节分类识别的准确率,针对肺结节的病变特征提取出一组以形状特征为主的特征向量,同时基 于LIDC 数据库中医生提供的标记信息,提出一种改进的半监督FCM 聚类分析算法,利用部分 标记样本的类别信息来指导聚类过程,使非标记样本更准确的聚类。实验结果表明,本文方法 能得到更高的分类准确率。     

结合半监督聚类和数据剪辑的自训练方法

针对自训练方法在迭代中选出的置信度高的无标记样本所含信息量不大和自训练方法容易误标记无标记样本的问题,提出了一种结合半监督聚类和数据剪辑的Naive Bayes自训练方法。该自训练方法在每次迭代的时候,首先利用少量的有标记样本和大量的无标记样本进行半监督聚类,从而选出聚类隶属度高的无标记样本作Naive Bayes分类;然后利用数据剪辑技术来过滤掉聚类隶属度高而被Naive Bayes误分类的无标记样本。该数据剪辑技术能够同时利用有标记样本和无标记样本信息进行噪声过滤,解决了传统数据剪辑技术的性能可能因有标记样本数量匮乏而下降的问题。通过在UCI数据集上的对比实验,证明了所提算法的有效性。     

结合半监督聚类和加权KNN的协同训练方法

针对协同训练方法在迭代时选择加入的无标记样本所隐含的有用信息不够,以及协同训练方法多个分类器标记不一致带来错误标记无标记样本的问题,提出了一种结合半监督聚类和加权[K]最近邻的协同训练方法。该方法在每次迭代过程中,先对训练集进行半监督聚类,选择隶属度高的无标记样本给朴素贝叶斯分类,再用加权[K]最近邻算法对多个分类器分类不一致的无标记样本重新分类。利用半监督聚类能够选择出较好表现数据空间结构的样本,而采用加权[K]最近邻算法为标记不一致的无标记样本重新标记能够解决标记不一致带来的分类精度降低问题。在UCI数据集上的对比实验验证了该算法的有效性。     

基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法

近年来谱聚类算法被广泛应用于图像分割领域,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。 针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法。该算法利用超像素将彩色图像进行预分割,利用用户提供的少量标记信息构造预分割区域的基于半监督的模糊相似性测度,利用该相似性测度构造预分隔区域的相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对预分割区域进行划分得到最终的图像分割结果。由于少量标记信息和模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该算法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。     

结合SSFCM与随机游走的半监督图像分割算法

针对基于颜色特征空间的半监督聚类分割算法适合分割结果包含多个颜色特征相似目标的应用场合,但对高噪声图像却无法获得理想的分割结果,而基于随机游走理论的半监督图像分割算法需要用户对目标逐一进行标记的问题,提出一种半监督图像分割算法.首先根据用户标记采用半监督模糊C均值聚类(SSFCM)算法对图像颜色特征进行建模;然后引入一个确信度函数,并根据SSFCM算法得到的隶属度数据计算确信度函数值,再将像素分为2类,分别作为随机游走图像分割算法的已标记点和未标记点;最后采用随机游走算法完成最终的分割.实验结果表明,该算法对图像中的噪声具有良好的抑制作用,且无需用户对目标逐一进行标记.     

半监督中心最大化模糊C均值算法

在模式识别领域内,对于数据的分析方法一般分为:有监督的学习方法及无监督的学习方法。而这两类方法均与实际应用不符,一般生产所获之数据既不可能毫无信息可知又不可能全部信息已知。此外,由于实际生产的干扰因素过多导致所获之数据样本信息通常包含一些干扰信息,这些数据对传统的分析方法影响较大,其中尤以聚类方法最为敏感。针对以上两大问题,以经典的无监督聚类算法FCM算法为基础,通过引入半监督性质的隶属度补偿项以及减弱干扰点影响的中心最大化项构造出了新的聚类算法称之为半监督中心最大化模糊C均值算法,简称SCM-FCM。通过在UCI数据集上的仿真实验结果表明该算法较之于传统的无监督聚类分析方法有着更好的应用价值。     

面向时间序列的鲁棒性半监督模糊C均值聚类

针对时间序列模糊C均值聚类算法对噪声数据敏感,及其未能将数据中少量已标记数据所包含的监督信息进行有效利用的问题,提出了一种改进的鲁棒性半监督模糊C均值聚类算法。该算法中先使用马氏距离提出一种样本不确定性分析方法,并加入到半监督模糊C均值聚类建模中,以消除噪声点的影响。并改进半监督模糊C均值聚类的部分监督机制来加大已标记数据的监督能力。采用能够弹性度量时间序列相似性的时间扭曲编辑距离代替欧氏距离进行聚类。通过对7组公开的时间序列数据集进行实验对比,结果表明所提算法具有良好的聚类效果。     

一种改进的半监督K-Means聚类算法

半监督聚类利用部分标签的数据辅助未标签的数据进行学习,从而提高聚类的性能。针对基于K-means的聚类算法发现非球状簇能力差的问题,本文提出新的处理思想,即把已标签数据对未标签数据的引力影响加入到类别分配决策中,给出了类与点的引力影响度定义,设计了带引力参数的半监督K-means聚类算法。实验表明,该算法在处理非球状簇分布的聚类时比现有的半监督K-means方法效果更好。     

基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法

针对传统图转导（GT）算法计算量大并且准确率不高的问题,提出一个基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法。首先,采用模糊C均值（FCM）聚类算法先对未标记样本预选取,缩小图转导算法构图数据集的范围;然后,构建k近邻稀疏图,减少相似度矩阵的虚假连接,进而缩减了构图的时间,通过标记传播的方式得出初选未标记样本的标记信息;最后,结合半监督流形假设模型利用扩充的标记数据集以及剩余未标记数据集进行分类器的训练,进而得出最终的分类结果。在Weizmann Horse数据集下,所提算法分类准确率均达到96%以上,和传统仅使用图转导的分类方法相比,解决了对初始标记集的依赖性问题,将准确率至少提高了10%;将所提算法直接运用到兵马俑数据集,分类准确度也达到95%以上,明显高于传统的图转导算法。实验结果表明,基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法,在图像分类方面有较好的分类效果,对图像的精准分类具有研究意义。     

一种基于谱聚类的半监督聚类方法

半监督聚类利用少部分标签的数据辅助大量未标签的数据进行非监督的学习,从而提高聚类的性能。提出一种基于谱聚类的半监督聚类算法,其利用标签数据的信息,调整点与点之间的距离所形成的距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行谱聚类。实验表明,该算法较之于已提出的半监督聚类算法,获得了更好的聚类性能。     

半监督加权模糊C均值聚类算法

对于团状、每类样本数相差较大的数据集,FCM算法和半监督模糊C均值聚类算法都不是最佳聚类方法,因为它们对数据集有等划分趋势。针对这种情况,利用样本点分布密度大小作为权值,结合半监督学习方法,提出半监督点密度加权模糊C均值聚类算法。在半监督学习过程中,对于求极值的问题采用模拟退火算法。结果证明,点密度加权模糊C均值聚类算法确实能提高聚类精度。     

Data Clustering with Partial Supervision

Clustering with partial supervision finds its application in situations where data is neither entirely nor accurately labeled. This paper discusses a semi-supervised clustering algorithm based on a modified version of the fuzzy C-Means (FCM) algorithm. The objective function of the proposed algorithm consists of two components. The first concerns traditional unsupervised clustering while the second tracks the relationship between classes (available labels) and the clusters generated by the first component. The balance between the two components is tuned by a scaling factor. Comprehensive experimental studies are presented. First, the discrimination of the proposed algorithm is discussed before its reformulation as a classifier is addressed. The induced classifier is evaluated on completely labeled data and validated by comparison against some fully supervised classifiers, namely support vector machines and neural networks. This classifier is then evaluated and compared against three semi-supervised algorithms in the context of learning from partly labeled data. In addition, the behavior of the algorithm is discussed and the relation between classes and clusters is investigated using a linear regression model. Finally, the complexity of the algorithm is briefly discussed.     

基于不完备标签数据的半监督聚类算法

针对seeded-K-means和constrained-K-means算法要求标签数据类别完备的限制,本文提出了基于不完备标签数据的半监督K-means聚类算法,重点讨论了未标签类别初始聚类中心的选取问题.首先给出了未标签类别聚类中心最优候选集的定义,然后提出了一种新的朱标签类别初始聚类中心选取方法,即采用K-mea...     

半监督鲁棒联机聚类算法

将监督信息引入到聚类算法中去,在先前提出的鲁棒联机聚类算法(ROC)的基础上,通过引入以样本类标号形式给出的监督信息,提出了一种半监督的鲁棒联机聚类算法(Semi-ROC).在算法的聚类精度和鲁棒性能上,算法Semi-ROC比ROC和AddC有着更好的性能,在人工数据集和UCI标准数据集上的实验结果表明,Semi-ROC能有效地利用少量的监督信息来提高算法的聚类性能,得到较优的结果.另外,在添加噪声的情况下,算法Semi-ROC比原始的联机聚类算法AddC和ROC都更加鲁棒.     

有约束的半监督聚类方法

在数据挖掘领域的很多实际应用中,获取大量的无标签样本非常容易,而获取有标签的样本通常需要付出较大的代价,并且有时不可能得到所有的数据的标签,半监督聚类就是使用一小部分的标签数据对无标签数据的聚类过程进行指导。提出了一种新的半监督聚类算法,它利用标签数据提供的信息来初步确定数据的相似性和不相似性标准,并在聚类过程中对其进行自动调整,利用它们对聚类过程进行约束和指导。通过在标准数据集高斯数据集上的测试,该算法相对于无指导聚类来说有更高的精度和更快的速度。     

一种改进的半监督聚类入侵检测算法

针对网络环境,提出了一种新的半监督聚类入侵检测算法,将主动学习策略应用于半监督聚类过程中,利用少量的标记数据,生成用于初始化算法的种子聚类,通过辅助聚类过程,根据网络数据的特点,检测已知和未知攻击。主动学习策略查询网络中未标记数据与标记数据的约束关系,对标记数据可以快速获得k个不相交的非空近邻集,经检测结果证明,改进了算法的性能,且表明了算法的可行性及有效性。