【摘 要】
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针对基于约束的和基于度量的两种半监督聚类方法,结合聚类集成展开研究,提出一种结合这两种方法的半监督聚类集成方法。在少量先验知识辅助下使用这两种方法对样本聚类,产生
【机 构】
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广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西信息科学实验中心
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针对基于约束的和基于度量的两种半监督聚类方法,结合聚类集成展开研究,提出一种结合这两种方法的半监督聚类集成方法。在少量先验知识辅助下使用这两种方法对样本聚类,产生不同的基聚类,运用一致性函数将基聚类整合得到目标聚类。基于度量的半监督聚类引入新的度量函数,适用于一般数据集,且因图像像素有着空间信息的特殊性,综合考虑像素固有特征和邻域空间分布,其适用于图像数据。在两类数据集上的实验结果表明,该方法大幅改善了聚类效果。
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