基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的半監(jiān)督譜聚類算法研究.pdf

1、聚類技術(shù)是用于數(shù)據(jù)分析的最常應(yīng)用的技術(shù)之一，其應(yīng)用領(lǐng)域涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)以及社會(huì)學(xué)等。傳統(tǒng)的聚類算法如常見(jiàn)的K-means算法，EM算法等都是建立在凸?fàn)罘植嫉臉颖究臻g上，當(dāng)樣本空間分布不為凸時(shí)，算法就會(huì)陷入局部最優(yōu)，因而此類算法不適合在任意形狀分布的樣本空間上解決聚類問(wèn)題。近些年來(lái)，譜聚類算法作為一種新穎的聚類方法受到廣泛的關(guān)注，并成為了機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。譜方法建立在譜圖劃分理論基礎(chǔ)上。與其他傳統(tǒng)聚類技術(shù)相

2、比，它能夠在任意分布形狀的樣本空間上進(jìn)行聚類，并且最終能夠收斂于全局最優(yōu)解。譜聚類算法在聚類過(guò)程中，通過(guò)特征向量構(gòu)建更加簡(jiǎn)化的樣本數(shù)據(jù)空間，這樣不僅降低了樣本數(shù)據(jù)的維數(shù)，而且還使得樣本數(shù)據(jù)的分布結(jié)構(gòu)在子空間內(nèi)更為清晰和明顯。
　　半監(jiān)督聚類是指在聚類過(guò)程中，利用樣本先驗(yàn)信息去指導(dǎo)聚類過(guò)程以獲得更好的聚類效果。與無(wú)監(jiān)督聚類相比，半監(jiān)督聚類利用少量的監(jiān)督信息去指導(dǎo)聚類過(guò)程。而半監(jiān)督聚類算法的性能取決于監(jiān)督信息。因此，監(jiān)督信息的選取非常

3、關(guān)鍵。本文首先介紹本課題的研究背景和意義，以及當(dāng)前譜聚類的研究狀況，接著具體介紹了數(shù)據(jù)挖掘和聚類分析的相關(guān)理論，然后著重介紹了譜聚類的相關(guān)理論，并對(duì)其優(yōu)勢(shì)和面臨的問(wèn)題做出分析，最后介紹了本文的研究?jī)?nèi)容及貢獻(xiàn)：
　?、籴槍?duì)半監(jiān)督聚類的性能取決于所提供的監(jiān)督信息這個(gè)問(wèn)題，本文構(gòu)建了一種新的選取成對(duì)約束信息的主動(dòng)學(xué)習(xí)策略，該策略在聚類過(guò)程中主動(dòng)的選取信息含量豐富的成對(duì)約束信息。其主要思想就是：找出同一類中距離遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)對(duì)象對(duì)，記為Must