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题名基于马氏距离的半监督近邻传播聚类算法
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作者
文静
俞卫琴
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机构
上海工程技术大学数理与统计学院
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出处
《软件导刊》
2023年第7期59-65,共7页
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文摘
针对近邻传播(AP)聚类算法距离度量的局限性,以及对于一些结构比较复杂的数据集聚类算法精度不高的问题,提出一种基于马氏距离的半监督近邻传播聚类算法(SAPBM)。考虑到马氏距离不受样本维数的影响,在样本的相似性度量中,SAPBM算法以马氏距离取代了AP算法采用的欧几里得距离,减少因样本维数的影响造成样本间的相互干扰;结合成对约束信息改善数据间的相似度,使相似度矩阵更能准确反映数据间的关系。在UCI标准数据集上进行实验,结果表明,SAPBM算法相比传统的AP聚类算法和仅利用成对约束信息的SAP聚类算法的聚类性能更优。
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关键词
近邻传播聚类
马氏距离
相似性度量
半监督聚类
成对约束信息
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Keywords
affinity propagation clustering
Mahalanobis distance
similarity measure
semi-supervised clustering
pairwise constraint in⁃formation
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法
被引量:6
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作者
冯晓磊
于洪涛
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机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第10期3656-3658,3664,共4页
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基金
国家"863"计划资助项目(2008AA011002
2011AA010603)
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文摘
通过学习数据集的低维流形结构,给出一种流形距离测度;结合成对约束信息,调整数据的相似度矩阵,将其作为近邻传播算法的输入,提出了基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法(SAP-MD)。通过在UCI标准数据集上的仿真实验表明,SAP-MD算法相比于仅利用成对约束信息的聚类算法,在聚类性能上有很大提高。
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关键词
近邻传播聚类
流形学习
半监督聚类
成对约束信息
流形距离
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Keywords
affinity propagation
manifold learning
semi-supervised clustering
pairwise constraints
manifold distance
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分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
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