新型模糊半监督加权聚类算法中的权值v

作者：李龙龙; 何东健; 王美丽

来源：计算机工程与设计, 2016, 37(07): 1937-1941.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2016.07.045

• 机器学习
• 半监督聚类
• 特征加权
• 成对约束
• 聚类性能

为体现实际应用中不同特征对聚类性能的影响,提出一种模糊半监督加权聚类算法。采用聚类和特征加权同步进行的思想,将特征加权融合到聚类过程中,对不同约束条件下的权值对聚类准确率的影响进行分析,实时观测权值在聚类过程中的变化轨迹的目标。在UCI和自测数据集上的相关实验结果表明,权值能够有效提高算法的性能。

• 单位
  电子工程学院; 西北农林科技大学; 陕西工业职业技术学院