基于Seed集的半监督核聚类

李昆仑; 张超; 曹铮; 刘明

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基于Seed集的半监督核聚类

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提出了一种新的半监督核聚类算法--SKK-均值算法.算法利用一定数量的标记样本构成seed集,作为监督信息采初始化K-均值算法的聚类中心,引导聚类过程并约束数据划分;同时还采用了核方法把输入数据映射到高维特征空间,并用核函数来实现样本之间的距离计算.在UCI数据集上进行了数值实验,并与K-均值算法和核-K-均值算法进行了比较.

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来源
《计算机工程与应用》 |2009年第20期|154-157|共4页
作者
李昆仑; 张超; 曹铮; 刘明;
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作者单位

河北大学;

电子信息工程学院;

河北;

保定;

071002;

河北大学;

电子信息工程学院;

河北;

保定;

071002;

河北大学;

电子信息工程学院;

河北;

保定;

071002;

河北大学;

电子信息工程学院;

河北;

保定;

071002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习 ;
关键词
半监督聚类 ; seed集; 核方法 ; K-均值 ;

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