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基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法

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针对传统图转导(GT)算法计算量大并且准确率不高的问题,提出一个基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法.首先,采用模糊C均值(FCM)聚类算法先对未标记样本预选取,缩小图转导算法构图数据集的范围;然后,构建k近邻稀疏图,减少相似度矩阵的虚假连接,进而缩减了构图的时间,通过标记传播的方式得出初选未标记样本的标记信息;最后,结合半监督流形假设模型利用扩充的标记数据集以及剩余未标记数据集进行分类器的训练,进而得出最终的分类结果.在Weizmann Horse数据集下,所提算法分类准确率均达到96％以上,和传统仅使用图转导的分类方法相比,解决了对初始标记集的依赖性问题,将准确率至少提高了10％;将所提算法直接运用到兵马俑数据集,分类准确度也达到95％以上,明显高于传统的图转导算法.实验结果表明,基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法,在图像分类方面有较好的分类效果,对图像的精准分类具有研究意义.

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来源
《第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议（CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）》|2017年|2595-25992604|共6页
会议地点合肥
作者
WANG Na; 王娜; WANG Xiaofeng; 王小凤; GENG Guohua; 耿国华; SONG Qiannan; 宋倩楠;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像分类; 半监督分类算法; C均值聚类; 图转导;

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