计算聚类效果指标(如轮廓系数),选择具有更好效果的样本作为最终的初始聚类中 心。 3. 基于主动学习先验的半监督K-means 聚类算法 在选择初始聚类中心之后,我们使用K-means 算法进行聚类。由于K-means 算法对初 始聚类中心的选择敏感,我们基于主动学习先验的初始选择能够帮助我们降低丌稳定 ...
x轴为k y轴为inner 当收益立马变小的时候就找到了k 6.kmeans失效 数据分布是同心圆中心点都一样,由此引出DBsacan(阿里)解决k-means失效的问题 fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#新版造数据fromsklearn.clusterimportKMeansimportmathdefcal_distance(v1,v2):returnsum([math.pow(s1-s2,2)for[s1,s2]inzi...
基于半监督的K-means聚类改进算法
针 对基 从 于K—as 聚类 算法发 现 非球 状簇 能力差 的 问题 , 文提 出新 的 处理 思想,men的本 即把 已标 签数据对 未标 签 数据 的引 力影响加 入 到类 别分 配决 策中,出 了类 与点的 引力 影 响度 定义,计 了带 引力 参数 的半 监督 给设Kmen聚 类算法 。 实验表 明, 算法...
本文提出一种半监督k-means文本聚类方法。首先,该方法使用空间向量模型将聚类文本集中的文本转化为相应的文本向量,并将有关聚类样本集的先验知识转化不仅反应文本集的原始成一组约束关系集。然后,利用这组约束关系集来优化特征值学习的过程,并利用学习到权值矩阵改进传统的欧式度量方法,使其的约束关系,也能够反文本间潜...
经典的APCKmeans(active pairwise constrained K-means)算法通过主动学习的方式构造must-link约束集和cannot-link约束集作为监督信息进行半监督聚类,提高了结果的准确性.但该算法在样本指派的过程中可能出现指派不是当前最优的问题.提出一种优先指派标签样本的方法,应用于APCKmeans算法,使用改进后的APCKmeans_I算法实现...
1.1-5.1内容讲的全是有监督的学习 无监督: K-means聚类的过程是什么? 第一轮:超参k=2 随机挑两个点作为中心点c1 c2 其他点距离中心点的距离就知道了,其他点距离哪个中心点近,就和哪个中心点是一类簇。 第二轮: 更新中心点 c1新=1/n Σxi1 c2新=1/n Σxi2 重新计算其他点与中心点的距离重新划分类...
基于主动学习先验的半监督 K-means 聚类算法 柴变芳,吕峰,李文斌*,王垚 【摘要】摘要:基于迭代框架的主动半监督聚类框架(IASSCF)是一个流行的半 监督聚类框架。该框架存在两个问题:其一,初始先验信息较少导致迭代初期 聚类效果不佳,进而影响后续聚类结果;其二,每次迭代只选择信息量最大的 一个样本标记,导致运行...
本发明公布了一种基于半监督聚类的copkmeans方法与系统,涉及kmeans算法和基于半监督聚类的copkmeans算法,有效的利用先验知识来提高半监督聚类算法的性能.本发明选择引入成对约束,利用数据对象之间的约束规则对数据对象进行分配,提高聚类的质量,属于人工智能及图像分类领域.本发明主要包括如下内容:步骤1:数据预处理;步骤2...