基于Tri-Training和数据剪辑的半监督聚类算法

邓超; 郭茂祖

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基于Tri-Training和数据剪辑的半监督聚类算法

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提出一种半监督聚类算法,该算法在用seeds集初始化聚类中心前,利用半监督分类方法Tri-training的迭代训练过程对无标记数据进行标记,并加入seeds集以扩大规模;同时,在Tfi-training训练过程中结合基于最近邻规则的Deputation数据剪辑技术对seeds集扩大过程中产生的误标记噪声数据进行修正、净化,以提高seeds集质量.实验结果表明,所提出的基于Tri-training和数据剪辑的DE-Tri-training半监督聚类新算法能够有效改善seeds集对聚类中心的初始化效果,提高聚类性能.

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来源
《软件学报》 |2008年第3期|663-673|共11页
作者
邓超; 郭茂祖;
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作者单位

哈尔滨工业大学;

计算机科学与技术学院;

黑龙江哈尔滨;

150001;

哈尔滨工业大学;

计算机科学与技术学院;

黑龙江哈尔滨;

150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
半监督聚类; 半监督分类; K.均值; seeds集; Tri-Training; Depuration数据剪辑;

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