半监督鲁棒联机聚类算法

被引：4

作者：

金骏

张道强

机构：

[1] 南京航空航天大学计算机科学与工程系

来源：

计算机研究与发展 | 2008年 / 03期

关键词：

联机聚类; 半监督学习; 鲁棒; 核方法; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

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.

引用

页码：496 / 502

页数：7