【摘 要】
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采用以平面为原型来拟合样本的思想设计学习机,已在机器学习和数据挖掘等领域引起广泛关注,然而,如何利用少量标记样本,兼顾平面原型特点实现聚类,鲜见报道.以kPC(k Plane Cl
【基金项目】
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国家自然科学基金(31670554),江苏省自然科学基金(BK20171453),2019江苏省研究生科研创新项目(SJKY19_0907)
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采用以平面为原型来拟合样本的思想设计学习机,已在机器学习和数据挖掘等领域引起广泛关注,然而,如何利用少量标记样本,兼顾平面原型特点实现聚类,鲜见报道.以kPC(k Plane Clustering)为切入点,在有标样本极端少的情况下,设计了半监督型平面聚类算法semi kPC.考虑到L1范数较L2范数更为鲁棒的事实,在已有工作L1kPC(L1 norm kPC)的基础上,提出基于L1范数的半监督聚类方法semi L1kPC.从每类仅有一个已标样本出发,在人工数据集和UCI数据集上的实验表明:(1)在XOR
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