%0 Journal Article %T 基于图收缩的半监督聚类算法 %A 兰远东 %A 邓辉舫 %A 陈 涛? %J 计算机科学 %D 2012 %X 为了在只有少量已知标记的数据集中获得较好的聚类效果,提出了一种基于图收缩的半监督聚类算法。首先将整个样本空间中的数据表达为一个带权图,再根据给出的must-link约束,对图进行边收缩的修改,进而增强must-link约束。在此基础上引入图拉普拉斯算子,结合cannotlink约束将样本空间投影到一个特征子空间。最后在子空间上进行聚类分析。实验结果表明,该方法不仅提高了对复杂数据的聚类结果,而且在约束对数量较少时也能获得较好的结果。 %K 半监督聚类 %K 图拉普拉斯算子 %K 聚类分析 %K 样本空间 %K 机器学习 %U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=120455&flag=1