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《自动化学报》 2010年12期
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基于局部聚类与图方法的半监督学习算法

李明  杨艳屏  占惠融  
【摘要】:基于图的算法已经成为半监督学习中的一种流行方法,该方法把数据定义为图的节点,用图的边表示数据之间的关系,在各种数据分布情况下都具有很高的分类准确度.然而图方法的计算复杂度比较高,当图的规模比较大时,计算所需要的时间和存储都非常大,这在一定程度上限制了图方法的使用.因此,如何控制图的大小是基于图的半监督学习算法中的一个重要问题.本文提出了一种基于密度估计的快速聚类方法,可以在局部范围对数据点进行聚类,以聚类形成的子集作为构图的节点,从而大大降低了图的复杂度.新的聚类方法计算量较小,通过推导得到的距离函数能较好地保持原有数据分布.实验结果表明,通过局部聚类后构建的小图在分类效果上与在原图上的结果相当,同时在计算速度上有极大的提高.

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