基于主动学习的半监督谱聚类算法研究

谱聚类在近年来得到了广泛的应用,而将谱聚类和半监督集群结合的方法通过使用约束改善结果来提高谱聚类的有效性.文章通过选择主动学习方法,提出了一种基于主动学习的半监督谱聚类算法.首先,利用邻域中包含的信息来确定要查询的数据,由于邻域信息只反映局部信息,因此,又引入与目标不太相似的数据点,这些数据点代表全局信息,得到Must-link(正关联)成对约束集和Cannot-link(负关联)成对约束集.然后,对得到的成对约束再通过k-means聚类得到聚类结果.最后,通过在合成数据集以及UCI数据集的对比实验表明文章算法的有效性,通过较小的主动选择成对约束来获得更好的性能.

Semi-supervised Spectral Clustering Algorithm Based on Active Learning