基于高阶逻辑的复杂结构数据半监督聚类

摘要

半监督聚类近年来成为了机器学习和数据挖掘领域的研究热点.目前存在的半监督聚类方法都采用属性-值的知识表示方式.但属性-值语言在表示复杂结构数据时存在很多弊端,而基于高阶逻辑的知识表示语言Escher能较好地表示复杂结构数据.在Fscher的知识表示方式下,首先当先验知识是实例之间的约束信息时,提出了搜索K-Means算法的K个初始质心的方法;其次,时先验知识不完全、能够发现的初始质心的个数,r小于K的情况,提出了搜索其余的K-r个初始质心的算法MSS-KMeans和SMSS-KMeans;最后在复杂结构数据集上,验证了所提算法的可行性.最终的实验结果表明,基于高阶逻辑知识表示方式的丰监督聚类方法要优于基于属性-值语言的半监督聚类方法.