基于伪标签纠正的半监督深度子空间聚类

作者：鲍兆强; 王立宏^*

来源：烟台大学学报(自然科学与工程版), 2023, 36(04): 442-450.

DOI：10.13951/j.cnki.37-1213/n.220501

• 子空间聚类
• 伪标签纠正
• 对比学习
• 半监督
• 自编码器

提出了一种基于伪标签纠正的半监督深度子空间聚类算法。首先利用少量已知样本标签，对分类层产生的不精确伪标签进行纠正，从而提高伪标签的精确性和稳定性；其次从已知样本标签中获得成对样本信息，通过对比学习对自表达系数矩阵进行约束来提高聚类的性能。在4个常用数据集上的实验证明，在最多50个已知样本标签的情况下，提出的子空间聚类算法性能优于目前先进的子空间聚类算法。