收藏本站
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

半监督聚类的若干新进展

李昆仑  曹铮  曹丽苹  张超  刘明  
【摘要】:半监督聚类方法利用少量标记数据提高聚类算法的性能,已逐渐发展成为模式识别及相关领域的研究热点.文中首先综述了半监督聚类算法的一些新进展,包括基于约束的方法、基于距离的方法和基于距离与约束的融合方法.然后提出一种基于约束的半监督模糊C-means聚类算法.实验表明,该算法与传统的模糊C-means及半监督K-means方法相比,具有更好的聚类精度.

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 俞研;黄皓;;一种半聚类的异常入侵检测算法[J];计算机应用;2006年07期
2 王原丽;李艳红;;多分辨率图像锥的FCM聚类图像分割算法[J];信息技术;2006年11期
3 罗晓清;王士同;;基于辅助空间与极大熵的半监督聚类方法[J];计算机工程与应用;2007年01期
4 芮晓光;袁平波;何芳;俞能海;;一种新的基于语义聚类和图算法的自动图像标注方法[J];中国图象图形学报;2007年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李嵬;基于度的半监督聚类算法及其在集装箱港口出口箱量短期预测中的应用[D];华东师范大学;2006年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978