基于凸殼的半監(jiān)督聚類(lèi)算法研究.pdf

1、半監(jiān)督聚類(lèi)算法是目前機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),吸引了眾多學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行研究,并取得了一定的研究成果。本文對(duì)半監(jiān)督聚類(lèi)算法進(jìn)行了研究,提出了一種基于凸殼的半監(jiān)督聚類(lèi)算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)其聚類(lèi)效果進(jìn)行了驗(yàn)證,一定程度上豐富了半監(jiān)督聚類(lèi)算法的研究?jī)?nèi)容,給半監(jiān)督聚類(lèi)問(wèn)題的求解提供了新的思路,具有一定的科研價(jià)值和應(yīng)用潛力。
　　 從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度講,傳統(tǒng)的聚類(lèi)算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一種,而半監(jiān)督聚類(lèi)則屬于半監(jiān)督學(xué)習(xí)。半監(jiān)督聚類(lèi)

2、就是利用數(shù)據(jù)集中帶有標(biāo)簽或者限制信息的樣本數(shù)據(jù)輔助聚類(lèi)的過(guò)程,因此,半監(jiān)督聚類(lèi)中最重要的問(wèn)題就是如何有效的利用原始數(shù)據(jù)中提供的已知標(biāo)簽或限制信息,指導(dǎo)聚類(lèi)過(guò)程,使其趨向于得到較好的結(jié)果簇方向。目前存在的半監(jiān)督聚類(lèi)算法可以大體分為兩大類(lèi):基于限制的方法和基于距離的方法。本文提出的SCBCH(基于凸殼的半監(jiān)督聚類(lèi))算法屬于后者。
　　 從結(jié)構(gòu)上看,本文首先介紹了聚類(lèi)的相關(guān)理論,對(duì)聚類(lèi)中的基本概念進(jìn)行了解釋。由于SCBCH算法屬于聚類(lèi)

3、中的一種,因此,這些概念對(duì)SCBCH算法同樣適用。同時(shí),還對(duì)聚類(lèi)中的常見(jiàn)簇類(lèi)型和常用的聚類(lèi)算法進(jìn)行了介紹,明確了聚類(lèi)的通用流程。在隨后的內(nèi)容中,重點(diǎn)講述了半監(jiān)督聚類(lèi)的有關(guān)知識(shí),如半監(jiān)督聚類(lèi)的研究背景和意義,半監(jiān)督聚類(lèi)的基本理論以及發(fā)展現(xiàn)狀,半監(jiān)督聚類(lèi)中的兩種常用算法等,為后文中提出SCBCH算法奠定了理論上的基礎(chǔ)。第二章中還對(duì)聚類(lèi)質(zhì)量度量的幾種常用方式的原理進(jìn)行了介紹,為后文中SCBCH算法的有效性驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)取得的較好效果建立了依據(jù)。

4、r>　　 本文的第三章中對(duì)凸殼的相關(guān)理論以及常用算法進(jìn)行了介紹,為本文中提出的SCBCH算法中引入凸殼的緣由進(jìn)行了理論上的說(shuō)明。然后,對(duì)凸殼構(gòu)造算法在不同維度數(shù)據(jù)中的時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)行了探討性的實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,凸殼算法僅適用于低維空間,同樣為SCBCH算法的驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)提供了理論支撐。
　　 第四章中提出了本文的核心內(nèi)容SCBCH算法,從算法提出的意義、算法的具體流程、以及算法的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)三個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)表明,SCB