最优聚类中心选取的半监督K均值聚类算法

孙建凯; 李重

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最优聚类中心选取的半监督K均值聚类算法

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半监督聚类利用已标记的数据样本对聚类过程进行指导,提高了无监督学习的准确率,但是现有的半监督聚类算法都是针对完备标签数据提出的,这样的要求不切合实际的应用.提出一种新的半监督聚类算法,首先通过自适应的方法预估聚类数,然后利用优化目标函数方法来寻求最佳聚类中心.该方法可以对不完备标签数据进行聚类划分,而且降低计算复杂度,实验验证其聚类结果和计算复杂度都有明显的改善.

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来源
《工业控制计算机》 |2013年第5期|96-98|共3页
作者
孙建凯; 李重;
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作者单位

浙江理工大学数学科学系;

浙江杭州310018;

浙江理工大学数学科学系;

浙江杭州310018;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
半监督聚类; 完备标签; 自适应方法; 目标函数; 计算复杂度;

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