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一种基于成对约束的谱聚类算法
  • ISSN号：1001-6600
  • 期刊名称：《广西师范大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116, [2]中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京100080
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60975039）; 江苏省基础研究计划资助项目（BK2009093）
作者： 张力文[1], 丁世飞[1,2], 许新征[1], 朱红[1], 徐丽[1]
关键词： 谱聚类, 先验信息, 成对约束, 半监督聚类, spectral clustering, prior knowledge, pair wise constraints, semi-supervised clustering
中文摘要：

聚类通常被认为是一种无监督的数据分析方法,在聚类搜索过程中充分利用先验信息会显著提高聚类算法的性能。本文通过成对约束来调整点与点之间的相似矩阵,然后对其优化,并结合谱聚类算法,得到一种很有效的聚类算法——基于成对约束的半监督谱聚类算法（SSCA）。实验表明,该算法有很好的聚类效果。

英文摘要：

Clustering has been traditionally viewed as an unsupervised method.In real world applications,it has been demonstrated that constraints can improve clustering performance.In this paper,a new semi-supervised spectral clustering method based on pairwise constraints is proposed.The similar matrix is adjusted by the pairwise constraints,and then optimized.Combined with spectral clustering,an effective clustering algorithm can be obtained.The experiment shows that the algorithm has good clustering effect.

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期刊信息
  • 《广西师范大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:广西师范大学
  • 主办单位:广西师范大学
  • 主编：苏桂发
  • 地址：桂林市三里店育才路15号
  • 邮编：541004
  • 邮箱：gxsdzkb@mailbox.gxnu.edu.cn
  • 电话：0773-5848958
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-6600
  • 国内统一刊号：ISSN：45-1067/N
  • 邮发代号:48-54
  • 获奖情况:
  • 1994年，获广西优秀期刊三等奖,1995年，获广西高校理科学报B类一等奖,1996年，获广西第三届优秀报刊二等奖,1999年，获广西首届高校优秀学报二等奖,2001年，被评为第四届广西优秀科技期刊,2002年，获第二届广西高校优秀学报二等奖,2002年，入选中国期刊方阵“双效”期刊,2004年，获全国高校优秀科技期刊一等奖,2005年，获第五届“广西十佳自然科学期刊”称号,2007年，获第六届“广西十佳自然科学期刊”称号,2008年，被评为全国高校科技期刊先进集体
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:5888