典型文献
基于改进成对约束扩充的标签传播聚类算法
文献摘要：
针对半监督聚类算法性能受到成对约束数量多寡的限制问题,现有的研究大都依赖于原始成对约束的数量.因此,首先提出了基于灰关联分析的成对约束初始化算法(initialization algorithm of pair constraints based on grey relational analysis,PCIG).该算法通过均衡接近度计算数据对象间的相似度,并根据相似度的取值来确定可信区间,然后借鉴网络结构初始化方法来扩充数据对象间的成对关系.最后,将其应用于标签传播聚类算法.通过在五个基准数据集上进行实验,基于改进成对约束扩充的标签传播聚类算法与其他方法相比NMI值和ARI值有所提升.实验结果证明了改进成对约束扩充可以有效改善标签传播算法的聚类效果.
文献关键词：
半监督聚类;成对约束;标签传播;灰关联分析
中图分类号：
作者姓名：
吴颖豪;刘虹;张岐山
作者机构：
福州大学经济与管理学院,福州350000
文献出处：
引用格式：
[1]吴颖豪;刘虹;张岐山-.基于改进成对约束扩充的标签传播聚类算法)[J].计算机应用研究,2022(12):3592-3597
A类：
PCIG
B类：
成对约束,聚类算法,半监督聚类,算法性能,多寡,灰关联分析,初始化算法,initialization,algorithm,pair,constraints,grey,relational,analysis,算数,数据对象,可信区间,初始化方法,充数,基准数据集,其他方法,NMI,ARI,标签传播算法
AB值：
0.33854
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