模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2015, Vol. 28 Issue (11): 961-968    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201511001
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动半监督仿射传播聚类算法*
雷 琪1,余慧萍1,吴 敏2
1.中南大学 信息科学与工程学院 长沙 410083
2.中国地质大学 自动化学院 武汉 430074
Active Semi-supervised Affinity Propagation Clustering Algorithm
LEI Qi1, YU Hui-Ping1, WU Min2
1.School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083
2.School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan 430074

全文: PDF (721 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 仿射传播聚类算法的学习过程是无监督的,存在忽略数据集内部结构的问题.针对上述原因,文中提出基于主动学习和成对约束的半监督仿射传播聚类算法,通过构建主动学习策略,针对不确定性最大的数据对进行询问,尽可能获得有价值的约束信息以调整相似度矩阵,从而引导聚类过程.为验证文中算法的有效性,在UCI基准数据库和人脸图像数据集上采用文中算法进行聚类,实验表明文中算法能有效改善聚类性能.
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Abstract:Affinity propagation clustering algorithm is completely unsupervised and it has the problem of ignoring the internal structure and the hierarchy of clusters. An active learning and pair-wise constrains based semi-supervised affinity propagation (AP) clustering algorithm is proposed. An active learning strategy is designed and the data with the biggest uncertainty are queried to gain the valuable constraint information as much as possible. Based on the constraint information, the similarity matrix is adjusted to guide the clustering process in AP algorithm. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, experiment is carried out on the UCI machine learning repository and face image datasets and the results indicate that the proposed clustering algorithm improves the clustering performance significantly.
收稿日期: 2014-08-18     
ZTFLH: TP 181  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61203018)资助
作者简介: 雷琪,女,1974年生,博士,副教授,主要研究方向为复杂工业过程建模与优化控制.E-mail:leiqi@mail.csu.edu.cn.余慧萍,女,1990年生,硕士研究生,主要研究方向为复杂工业过程建模与优化控制.吴敏(通讯作者),男,1963年生,博士,教授,主要研究方向为先进控制理论及应用、工业过程智能集成控制技术、智能系统技术及应用等.E-mail:min@csu.edu.cn主
引用本文:   
雷 琪,余慧萍,吴 敏. 动半监督仿射传播聚类算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(11): 961-968. LEI Qi, YU Hui-Ping, WU Min. Active Semi-supervised Affinity Propagation Clustering Algorithm. , 2015, 28(11): 961-968.
链接本文:  
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