河北大学学报(自然科学版) ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (5): 535-540.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2014.05.016

• • 上一篇    下一篇

基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法

李凯,王亮,周宇飞   

  1. 河北大学数学与计算机学院,河北保定,071002
  • 出版日期:2014-09-25 发布日期:2014-09-25
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目,河北省自然科学基金资助项目

A semi-supervised fuzzy clustering algorithm based on pairwise constraints and Mahalanobis distance

LI Kai,WANG Liang,ZHOU Yufei   

  • Online:2014-09-25 Published:2014-09-25

摘要: 研究了基于偶对约束的半监督模糊聚类,将马氏距离引入到半监督模糊聚类SCAPC(semi-supervised fuzzy clustering algorithm with pairwise constraints)中,获得了一种新的半监督模糊聚类目标函数,通过求解优化问题,提出了一种基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法M-SCAPC(Modified-SCAPC).针对选择的标准数据集和人工数据集,对提出的算法M-SCAPC进行了实验研究,并与FCM(fuzzy C-means)、AFCC(active fuzzy constrained clustering)和SCAPC算法的聚类性能进行了比较,表明了提出的算法M-SCAPC在收敛速度和正确率方面的有效性.

关键词: 半监督聚类, 偶对约束, 度量学习, 马氏距离

Key words: semi-supervised clustering, pairwise constraints, metric learning, mahalanobis distance

中图分类号: