基于迁移学习的数据核聚类方法

摘要

一种基于迁移学习的数据核聚类方法，相较于普通的数据聚类技术，本基于迁移学习的数据核聚类方法使用映射的方法将在低维空间中线性不可分的数据映射到高维数据空间中，并使用核函数来代表这种映射，使得数据在高维空间可分。提高了数据聚类的效果并拓宽了可聚类数据的范围，而且使用了迁移学习技术，利用聚类效果优秀的数据的数据结构信息来协助目标域的数据聚类，相应的减少了在目标数据量稀少时会产生的聚类效果不佳的情况。