基于k-means和半监督机制的单类中心学习算法

摘要

提出了一个基于k-means算法框架和半监督机制的single-means算法,以解决单类中心学习问题.k-means算法实质上是对一种混合高斯模型的期望最大化(EM)算法的近似.对该模型随机生成的多类混合数据集,从目标类中随机标定的初始中心出发,能确定地收敛到该类的实际中心.将single-means算法应用到对单类文本中心学习问题中,实验结果表明:在给定目标类中的小标定文本集后,新算法能够有效地改进类的初始中心,且对数据稀疏和方差较大的实际问题具有健壮性.