基于监督信息特性的主动半监督谱聚类算法
半监督学习中的半监督聚类算法详解(四)
半监督学习中的半监督聚类算法详解在机器学习领域中，半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。
在实际问题中，我们往往会面临一些只有部分数据标记了标签的情况，这时候就需要使用半监督学习方法。
半监督聚类算法是半监督学习中的一种重要方法，它能够利用标记样本和未标记样本的信息来进行聚类，提高聚类的准确性。
本文将详细介绍半监督聚类算法的原理和应用。
半监督聚类算法的原理半监督聚类算法的原理是基于以下假设：在同一簇中的样本往往具有相似的特征，而不同簇之间的样本特征差异较大。
因此，我们可以利用标记样本的信息来引导聚类算法对未标记样本进行聚类。
常见的半监督聚类算法包括基于图的半监督聚类算法、基于生成模型的半监督聚类算法等。
这些算法都是在无监督聚类的基础上，利用标记样本的信息对聚类结果进行修正，提高聚类的准确性。
基于图的半监督聚类算法是一种常见的半监督聚类方法。
它通过构建样本之间的图结构，利用标记样本的信息对未标记样本进行聚类。
具体来说，该算法首先构建样本之间的相似度图，然后利用标记样本的信息对图进行标记传播，最终得到未标记样本的簇分配结果。
基于生成模型的半监督聚类算法则是通过建立生成模型来对标记样本的标签信息和未标记样本的簇分配结果进行联合建模，从而得到最优的聚类结果。
半监督聚类算法的应用半监督聚类算法在实际问题中有着广泛的应用。
首先，半监督聚类算法能够充分利用未标记样本的信息，提高聚类的准确性。
在许多实际问题中，未标记样本往往数量远远大于标记样本，这时候就需要使用半监督聚类算法来充分利用未标记样本的信息，提高聚类的性能。
其次，半监督聚类算法也能够应用在图像分割、文本聚类等领域。
在图像分割领域，半监督聚类算法能够利用标记样本的信息对图像进行像素级别的聚类，从而实现图像的分割和识别。
在文本聚类领域，半监督聚类算法能够利用标记样本的信息对文本进行语义级别的聚类，从而实现文本的自动分类和归类。
总结半监督聚类算法是半监督学习中的重要方法，它能够利用标记样本的信息对未标记样本进行聚类，提高聚类的准确性。
基于主动学习的半监督聚类入侵检测算法
ｆ ｘ ） （Ｉ ＝
／ ＝１
，（１ ） ｆｘ
：
（） １
（） １ 初始化簇： 设置近邻集的数 目 凡 为 ；
其 中
‘
为混 合系数 ’
１
㈩ 为 数 参。
（） ２ 随机选择第一个标记数据ｘ 并加入到Ｎ， 一１ ， Ｊ ；
（） ｈ ｌ允许 查询ａ ｄ ＜ ｋ ３ ｗ ｉｅ ｎ ｋ（为不相交近邻集的数目） Ｘ
算 法 ： Ｓ （ Ｃ ｉ ｅ １ ａ ｎ ｇ ｅ — ｕ ｅ ｖ ｅ Ａ Ｃ Ａ ｔ ｖ 一 ｒ ｉ Ｓ ｍｉ Ｓ Ｐ ｒ ｉ ｄ ｅ ｎ Ｓ
择最 有利于分类器性能的数据 ， 并将这些数据 以一定的方式 Ｃ ｕ ｔ ｒ ｎ ） ｌ ｓｅ ｉ ｇ算法 输入： 据集 数 ｊ“：， ∈ ， ｕ ｔ ｌ ｎ ￣ ７ ｊｌ ｊ ｍ ｓ — ｉ ｋ Ｃｆ Ｊ， Ｉ Ｌ
ｅｓ ｌｅ
（ ＝ｒ ａ ∑，（＝ Ｉ ＝ ’） ａ ｍｘ ｐ ｉｋ ｐ ） ｇ ｋ ｃ （
其中
Ｉ） ｘ
系
Ｐ Ｉ： 堑 （ 孚 ）
∑ ｆｘ ） ， （Ｉ
这 样 ，学 习 目 标 就 变 成 了 利 用 训 练 例 来 估 计
将ｘ 赋给与它是ｍ ｓ－ ｋ ｕ ｔ１ｎ 约束关系的近邻集 。 ｉ 这时得到 个不相交的近邻集｛ ＝， Ｎ｝ ７其中入≤ｋ ｎ ；
记数据 是否存 在入侵行为。 然估计量可 以表示为：
Ｌ ｇ ＬＯ ｘｆ ＝ｌｇｐ ｘｆ ） ｏ （ （；， ） ｏ （ （ ， ） ） ；
＝
１基于主动学 习的半监督聚类入侵检测
１ ． １主动 学习
主动 学习 （ｃ ｉｅ ｅ ｒ ｉ ｇ …假设学习器对环境有一定 ａ ｔｖ ｌａ ｎ ｎ ）
半监督学习中的半监督聚类算法详解
半监督学习（Semi-Supervised Learning）是指在训练过程中同时利用有标签和无标签的数据进行学习。
相比于监督学习和无监督学习，半监督学习更贴近实际场景，因为在实际数据中，通常有很多无标签的数据，而标记数据的获取往往十分耗时耗力。
半监督学习可以利用未标记数据进行模型训练，从而提高模型的性能和泛化能力。
在半监督学习中，半监督聚类算法是一个重要的研究方向，它旨在利用有标签的数据和无标签的数据进行聚类，以获得更好的聚类结果。
本文将对半监督聚类算法进行详细的介绍和解析。
半监督聚类算法的核心思想是利用有标签的数据指导无标签数据的聚类过程。
一般来说，半监督聚类算法可以分为基于约束的方法和基于图的方法两类。
基于约束的方法是通过给定的一些约束条件来引导聚类过程，例如必连约束（必须属于同一类的样本必须被分到同一簇中）和禁连约束（不属于同一类的样本不能被分到同一簇中）。
基于图的方法则是通过构建样本之间的图结构来进行聚类，例如基于图的半监督学习算法中常用的谱聚类算法。
在基于图的方法中，谱聚类算法是一种常用的半监督聚类算法。
谱聚类算法首先将样本之间的相似度表示为一个相似度矩阵，然后通过对相似度矩阵进行特征分解，得到样本的特征向量，再利用特征向量进行聚类。
在半监督学习中，谱聚类算法可以通过引入有标签数据的信息来指导聚类过程，从而提高聚类的准确性。
例如，可以通过构建一个带权图，其中节点代表样本，边的权重代表样本之间的相似度，有标签的样本可以通过设置固定的标签权重来指导聚类，从而使得相似的有标签样本更有可能被分到同一簇中。
除了谱聚类算法，基于图的半监督学习还有许多其他算法，例如标签传播算法（Label Propagation）、半监督支持向量机（Semi-Supervised SupportVector Machine）等。
这些算法都是通过在样本之间构建图结构，利用图的拓扑结构和样本的相似度信息来进行半监督学习。
半监督学习中的半监督聚类算法详解(Ⅲ)
半监督学习中的半监督聚类算法详解引言半监督学习是指在训练过程中，只有一部分训练样本被标记了类别信息。
这种情况在现实生活中非常常见，例如在图像识别、文本分类以及社交网络分析中。
半监督学习可以帮助我们更好地利用未标记的数据，提高模型的泛化能力。
在半监督学习中，半监督聚类算法是一种非常重要的方法，它可以将未标记的数据根据其相似性进行聚类，从而帮助我们发现数据中隐藏的结构。
本文将对半监督学习中的半监督聚类算法进行详细的介绍和讨论。
自训练半监督聚类算法自训练（self-training）是一种最简单的半监督学习方法，它也可以用于半监督聚类。
自训练的基本思想是利用已标记的样本来训练一个分类器，然后利用这个分类器对未标记的样本进行预测，将预测概率最高的样本加入到已标记的样本中，不断迭代这个过程直到收敛。
在半监督聚类中，我们可以将自训练方法应用到聚类算法中，不断迭代地将未标记的样本加入到已标记的簇中。
自训练算法的一个优点是简单有效，但是也存在一些缺点，例如容易陷入局部最优解，而且迭代的过程比较耗时，可能需要大量的计算资源。
半监督聚类算法除了自训练算法之外，还有一些专门针对半监督聚类的算法，例如谱聚类、协同聚类和基于图的聚类算法等。
这些算法通常利用数据的相似性结构来进行聚类，可以将未标记的样本根据其相似性加入到已标记的簇中。
谱聚类是一种常用的半监督聚类算法，它可以通过构建数据的相似性图，然后利用图的特征向量对数据进行聚类。
谱聚类的一个优点是可以处理非凸形状的簇，而且对参数的选择比较鲁棒。
另外，基于图的聚类算法也是一种常用的半监督聚类方法，它可以利用数据的相似性图来进行聚类，从而将未标记的样本加入到已标记的簇中。
基于图的聚类算法的一个优点是可以对数据的局部结构进行建模，适用于复杂的数据分布。
半监督聚类的应用半监督聚类算法在实际应用中有着广泛的应用，例如在图像分割、文本聚类以及社交网络分析中。
在图像分割中，我们可以利用半监督聚类算法将像素根据其相似性进行聚类，从而实现图像的分割。
谱聚类算法研究综述
1.College of Software, Xinjiang University, Urumqi 830046, China 2.Key Laboratory of Software Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, China 3.Key Laboratory of Signal Detection and Processing in Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 830046, China
变化而改变，因此 σ 需要经过多次取值实验才能确定[23]。
度矩阵是记为 D 的对角矩阵，度值为对角元素。
计算方式如公式（2）所示：
∑ Dij = Wij j
（2）
规范相似矩阵一般形式定义为：
W nor
=
-
D
12WD-
1 2
Wnor(i,j) =
W (i,j) D(i.j) D(i,j)
（3） （4）
1 谱聚类算法概述
谱聚类算法的思想起源于谱图划分理论[18]，谱聚类 通过样本相似度生成无向加权图，样本点可看作图的顶 点，样本点间的相似度为两点间边的权重，而对无向加 权图进行谱图划分就是将图划分为若干个子图，该过程 与聚类算法的聚类过程对应。图论的最优划分准则[14] 与聚类最优准则在思想上具有一致性，为聚类问题转化 为图划分问题提供思路与理论支撑。对于谱图划分而 言，图划分准则的选取将直接影响划分结果，常用的图 划分准则有规范割集、最小割集、平均割集、比例割集等 准则[19]。与谱图划分相比，谱聚类算法考虑问题连续放 松 形 式 ，将 图 分 割 问 题 转 换 为 求 相 似 矩 阵 的 谱 分 解 问 题[20]。谱聚类算法依据划分准则的不同，总体分为迭代 谱聚算法与多路谱聚类算法。目前多路谱聚类算法因 其简单易于理解特性应用更为广泛，NJW 算法是经典 多路谱聚类算法。多路谱聚算法实现细节略有差异，但 核心思想基本一致，其主要思想如下：
半监督学习中的半监督聚类算法详解(Ⅱ)
半监督学习中的半监督聚类算法详解半监督学习是指在数据集中只有部分数据被标记的情况下进行学习的一种机器学习方法。
在实际应用中，由于标记数据的成本较高，往往只有少部分数据被标记，这就需要利用半监督学习的方法来充分利用未标记的数据。
而半监督聚类算法则是半监督学习中的一种重要方法，其主要目的是将未标记的数据和标记的数据一起进行聚类，以获得更好的分类效果。
1. 半监督聚类算法的基本原理半监督聚类算法是将传统的无监督聚类算法和半监督学习方法相结合，其基本原理是利用标记的数据来指导未标记数据的聚类过程。
在实际应用中，往往只有少部分数据被标记，而大部分数据是未标记的，因此半监督聚类算法需要充分利用未标记数据的信息，来提高聚类的准确性。
2. 半监督聚类算法的常用方法目前，半监督聚类算法有许多种方法，常用的方法包括基于图的半监督聚类算法、基于约束的半监督聚类算法、半监督支持向量机聚类算法等。
基于图的半监督聚类算法是将数据集表示为一个图的形式，其中节点代表数据样本，边代表数据样本之间的相似性。
通过在图上进行聚类，可以将未标记的数据和标记的数据进行聚类，从而得到更好的分类效果。
基于约束的半监督聚类算法是利用人工给定的一些约束条件来指导聚类过程，通过约束条件来强制未标记的数据进行聚类，从而提高聚类的准确性。
半监督支持向量机聚类算法是利用支持向量机的方法来进行聚类，通过将未标记的数据投影到高维空间，然后利用支持向量机的方法来进行聚类，从而得到更好的分类效果。
3. 半监督聚类算法的优点和局限性半监督聚类算法相对于传统的无监督聚类算法具有许多优点，其中包括可以充分利用未标记数据的信息，从而提高聚类的准确性；可以利用少量的标记数据来指导聚类过程，从而降低了标记数据的成本。
然而，半监督聚类算法也存在一些局限性，其中包括对于标记数据的质量要求较高，如果标记数据的质量较差，则会影响聚类的准确性；对于算法的参数设置较为敏感，需要进行一定的调参工作。
基于半监督学习的聚类算法研究
基于半监督学习的聚类算法研究随着数据增长的速度越来越快，数据挖掘技术已被广泛应用于各种学科领域。
聚类算法是其中最常用的一种技术，它能够通过寻找相似性来将数据分组。
基于半监督学习的聚类算法是近年来快速发展的一种技术，它结合了无监督学习和半监督学习的优势，在聚类问题中表现出色。
本文将详细探讨基于半监督学习的聚类算法的研究现状及其实际应用。
一、基本概念聚类算法是数据挖掘的一个重要部分，它用于将一组对象划分为多个组，使得在同一组中的对象具有很高的相似度，而在不同组中的对象有较大的差异性。
聚类算法主要分为两大类：有监督学习和无监督学习。
前者的输入数据集有标记，而后者则不需要任何标记。
半监督学习是一种结合有监督学习和无监督学习的方法，利用已标注的数据来引导没有标签的数据。
半监督聚类算法主要利用已标注的数据进行聚类，同时尝试将未标注的数据分配到合适的簇中，最终达到更准确、更可靠的聚类结果。
二、研究现状基于半监督学习的聚类算法已经成为了数据挖掘领域的研究热点。
在聚类问题中，人工标记数据往往需要大量的时间和成本，半监督学习算法可以有效地利用少量标记数据进行聚类，从而提高算法的准确性。
在实际应用中，半监督学习算法主要有以下几种形式：1.半监督K-means算法K-means算法是一种经典的无监督学习聚类算法。
在实际应用中，我们通常可以通过设定一些种子点的标签来进行半监督学习。
在半监督K-means算法中，我们首先根据已标注的数据点将数据分成两个部分：已标记集合和未标记集合。
之后，我们利用已标记集合来计算簇质心，并用未标记集合来判断每个数据点属于哪个簇。
2.基于谱图分析的半监督聚类算法谱聚类是一种无监督聚类方法，它利用图论中的谱分析将数据映射到低维子空间中。
谱聚类算法通过对数据之间的相似关系进行量化，从而将数据点划分到不同的簇中。
基于谱图分析的半监督聚类算法则是在谱聚类算法基础上添加了已标注数据的信息。
在该算法中，我们利用非监督方式计算簇之间的相似性，并通过已标注的数据点来确定每个簇的标签。
半监督学习中的半监督聚类算法详解(十)
半监督学习中的半监督聚类算法详解半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习范式，它利用带有标签的数据和未标签的数据来进行学习。
半监督学习在现实生活中有着广泛的应用，尤其在数据挖掘和机器学习领域中扮演着重要的角色。
在半监督学习中，半监督聚类算法是其中的一个重要分支，它旨在利用少量的标记样本和大量的未标记样本来进行聚类。
半监督聚类算法的核心思想是将已标记的数据点和未标记的数据点同时考虑在内，通过一定的方式来实现对数据的聚类。
在半监督聚类算法中，一些经典的算法如拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps）、谱聚类（Spectral Clustering）和半监督K均值（Semi-Supervised K-means）等都有较为成熟的应用和理论基础。
首先，让我们来详细了解一下拉普拉斯特征映射算法。
拉普拉斯特征映射算法是一种基于图的半监督聚类算法，它通过构建数据点之间的相似度图，并利用这个图的拉普拉斯矩阵进行特征分解来实现聚类。
具体来说，拉普拉斯矩阵包括度矩阵和相似度矩阵，通过对拉普拉斯矩阵进行特征分解，可以得到数据点的特征向量，利用这些特征向量来进行聚类。
在实际应用中，拉普拉斯特征映射算法能够有效地处理高维数据和非线性数据，并且具有较好的稳健性和鲁棒性。
其次，谱聚类算法也是半监督聚类中的一个重要方法。
谱聚类算法同样是基于图的聚类方法，它通过对数据点之间的相似度矩阵进行特征分解来实现聚类。
谱聚类算法的核心思想是将数据点投影到低维空间中，然后利用这个低维空间中的数据点来进行聚类。
谱聚类算法在处理大规模数据和复杂数据时具有较好的效果，尤其在图像分割和文本聚类等领域有着广泛的应用。
最后，半监督K均值算法是一种基于K均值的半监督聚类方法。
K均值算法是一种经典的无监督聚类算法，它通过不断地迭代更新簇中心来实现聚类。
在半监督K均值算法中，除了利用未标记数据进行簇中心的更新外，还可以利用标记数据来指导聚类的过程。
谱聚类算法 算法简介
谱聚类算法算法简介 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。
该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量，然后选择合适的特征向量聚类不同的数据点。
谱聚类算法最初用于计算机视觉、VLS I 设计等领域，最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。
谱聚类算法建立在图论中的谱图理论基础上，其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题，是一种点对聚类算法，对数据聚类具有很好的应用前景。
算法步骤 谱聚类算法将数据集中的每个对象看作是图的顶点V，将顶点间的相似度量化作为相应顶点连接边E的权值，这样就得到一个基于相似度的无向加权图G(V, E)，于是聚类问题就可以转化为图的划分问题。
基于图论的最优划分准则就是使划分成的子图内部相似度最大，子图之间的相似度最小。
虽然根据不同的准则函数及谱映射方法，谱聚类算法有着不同的具体实现方法，但是这些实现方法都可以归纳为下面三个主要步骤： 1) 构建表示对象集的相似度矩阵W； 2) 通过计算相似度矩阵或拉普拉斯矩阵的前k个特征值与特征向量，构建特征向量空间； 3) 利用K-means或其它经典聚类算法对特征向量空间中的特征向量进行聚类。
上面的步骤只是谱聚类算法的一个总体框架，由于划分准则、相似度矩阵计算方法等因素的差别，具体的算法实现同样会有所差别，但其本质依然是图划分问题的连续放松形式。
划分准则 谱聚类算法将聚类问题就可以转化为图的划分问题之后，基于图论的划分准则的优劣直接影响到聚类结果的好坏。
常见的划分准则有Mini cut，Average cut，Normalized cut，Min-max cut，Ratio cut，MNcut等。
最小割集准则 在对图像分割中产生了较好的效果，但是该准则容易产生分割出只包含几个顶点的较小子图的歪斜分割现象。
基于主动数据选取的半监督聚类算法
ｎ ｎ ， ｎ ｈ ｎ ｕ ｅ ｈ ｉ ｇ ａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｄ ｔ ｅ ＫＮＮ— ｋ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｔ ｒ ｐ ｇ ｔ ａ ｅｓ Ｅ ａｕ ｔ ｇ ｏ ｅ ｅ ａ Ｉ ｓ ｎ ａ ｄ ｄ ｔｓ ｔ ａ ｄ ｓ ｎ ｈ ｔ ｌ ｅ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｐ ｏ ａ ａ ｅ ｌｂ ｌ ． ｖ ｌ ａｉ ｎ ｓ ｖ ｒ ｌＵＣ ｔ ｄ ｒ ａａ ｅ ｓ ｎ ｙ ｔ ｅｉ ｉ ｎ ａ ｃ
Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｃｉｅ ｌ ａ ｉ ｇ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｓｕ ｉｄ ｔ ｅ ｄ ｔ ｅ ｅ ｔ ｎ ａ ｄ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｎ ｖ ｌ ｅ —ｕ ｅ ｖｓ ｄ ｃｕ ｔ ｒ ｇａｇ ｒ ｈ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ａ ｔ ｅ ｒ ｎ ， ｓ ａ ｅ ｔ ｄ ｅ ａａ ｓ ｌ ｃｉ ｎ ｒ ｓ ｎ ｅ ｏ ｅ ｍｉ ｐ ｒ ｉ ｌ ｓｅ ｎ ｌｏ ｔ ｍ． ｖ ｎ ｈ ｈ ｏ ｓ ｓ ｅ ｉ ｉ Ｉ ｓ ｌ ｃｅ ｎ ｏｍａｉｎ ｒｃ ａａ ａ ａ ｅｅ ａａ ｂ ｏ ｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｉ ｅ ｓｏ ｎ ｍｕ ｓ ａ ｎｎ ｒ ｅ ｃ ｕ ｔｒｎ ｎ ｃｉ ｅ ｌａ — ｔ ｅｅ ｔｄ ｉ ｆｒ ｔ —ｉｈ ｄ ｔ ｓｌｂ ｌ ｄ ｄ ｔ ｙ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｈ ｄ ａ ｆｍｉ ｉ ｍ ｐ ｎ ｉ ｇ ｔ ｌ ｓｅ ｇ ａ ｄ ａ ｔ ｅ ｒ ｏ ｅ ｉ ｖ
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半监督学习中的半监督聚类算法详解(五)
半监督学习中的半监督聚类算法详解半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习模式。
在实际问题中，由于标注数据的获取成本高昂或者标注数据不充分，监督学习往往难以应用。
而无监督学习又无法利用少量的标注数据进行学习。
半监督学习的出现正是为了解决这一难题。
半监督聚类算法是半监督学习中的一种重要方法，它在无监督聚类的基础上，利用少量的标注信息，提高了聚类的准确性。
本文将详细介绍半监督聚类算法的原理和应用。
1. 半监督聚类算法简介半监督聚类算法是一种利用少量标记信息和大量未标记信息进行聚类的算法。
传统的无监督聚类算法在面对大规模数据时往往表现不佳，而半监督聚类算法通过引入标记信息，可以提高聚类的准确性和鲁棒性。
半监督聚类算法的核心思想是利用标记数据的类别信息，辅助无监督聚类算法进行聚类。
2. 半监督聚类算法的原理半监督聚类算法的原理主要包括两个方面：无监督聚类和半监督学习。
在无监督聚类中，常用的算法包括K均值算法、谱聚类算法和层次聚类算法等。
这些算法主要通过样本之间的相似度进行聚类，而没有利用标记信息。
在半监督学习中，主要包括标签传播算法、半监督支持向量机和半监督降维等方法。
这些算法主要利用少量的标记数据，通过标记数据和未标记数据之间的关系，对未标记数据进行分类或聚类。
3. 标签传播算法标签传播算法是一种经典的半监督聚类算法。
该算法利用标记数据的类别信息，通过样本之间的相似度传播标签，从而对未标记数据进行聚类。
具体而言，标签传播算法首先将标记数据的类别信息作为初始标签，然后计算未标记数据和标记数据之间的相似度。
接着，算法通过迭代的方式，将每个未标记样本的标签更新为其相似样本中标签的加权平均值。
最终，算法将未标记数据聚类为不同的类别。
标签传播算法简单而高效，在社交网络分析、图像分割和文本聚类等领域有着广泛的应用。
4. 半监督支持向量机半监督支持向量机是一种基于支持向量机的半监督学习方法。
支持向量机是一种经典的监督学习算法，在解决小样本学习和非线性分类问题中表现出色。
半监督学习中的半监督聚类算法详解(Ⅰ)
半监督学习中的半监督聚类算法详解在机器学习领域，半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。
半监督学习通常应用在数据集中只有一小部分标记数据，而大部分是未标记数据的情况下。
在这种情况下，传统的监督学习算法就显得有些捉襟见肘，而半监督学习就能够很好地应对这种情况。
在半监督学习中，半监督聚类算法是一种重要的学习方法，本文将对半监督聚类算法进行详细解析。
首先，我们来了解一下半监督聚类算法的基本原理。
半监督聚类算法是一种将无监督学习和半监督学习相结合的算法，它旨在通过利用一小部分标记数据和大量的未标记数据来进行聚类。
与传统的无监督聚类算法不同，半监督聚类算法在进行聚类时会将标记数据的信息引入到聚类过程中，从而提高聚类的准确性。
换句话说，半监督聚类算法利用标记数据的信息来指导未标记数据的聚类过程，以达到更好的聚类效果。
接下来，我们将介绍几种常见的半监督聚类算法。
首先是基于图的半监督聚类算法，这类算法主要基于图的理论和算法来进行聚类。
其中，最经典的算法之一就是基于谱聚类的半监督学习算法。
谱聚类是一种基于图论和矩阵论的聚类算法，它通过将数据点表示为图中的节点，然后利用图的拉普拉斯矩阵进行特征分解，最终将数据点划分到不同的聚类中。
在半监督学习中，谱聚类算法通过引入标记数据的信息来指导聚类过程，以提高聚类的准确性。
另一种常见的半监督聚类算法是基于生成模型的算法，这类算法主要基于生成模型来进行聚类。
其中，最典型的算法之一是混合高斯模型的半监督学习算法。
混合高斯模型是一种基于概率分布的聚类算法，它假设数据点是由多个高斯分布混合而成的。
在半监督学习中，混合高斯模型通过引入标记数据的信息来调整高斯分布的参数，以提高聚类的准确性。
此外，还有一种常见的半监督聚类算法是基于半监督支持向量机的算法。
半监督支持向量机是一种基于支持向量机的学习算法，它通过最大化标记数据和未标记数据之间的边界来进行聚类。
在半监督学习中，半监督支持向量机通过引入标记数据的信息来调整支持向量机的超平面，以提高聚类的准确性。
集成主动学习方法的半监督多视图聚类
集成主动学习方法的半监督多视图聚类引言在当今的信息时代，数据的爆炸性增长使得数据挖掘和聚类成为了研究和应用领域中的重要问题。
聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中相似的对象归为一类。
然而，传统的聚类方法在处理大规模和高维度数据时存在一些问题，例如维度灾难和样本稀疏性。
为了解决这些问题，研究者们提出了多视图聚类方法，并结合半监督学习技术来提高聚类效果。
本文将介绍一种集成主动学习方法的半监督多视图聚类算法。
首先，我们将介绍多视图聚类和半监督学习的基本概念和技术。
然后，我们将详细介绍集成主动学习方法，并解释它在半监督多视图聚类中的应用。
一、多视图聚类1.1 基本概念传统上，每个样本只有一个特征向量来描述其属性。
然而，在现实世界中，一个对象往往可以从不同角度进行描述，并且每个描述角度都可以看作是一个视图。
多视图聚类是一种利用多个视图进行聚类的方法。
通过融合不同的视图信息，多视图聚类可以提供更准确和全面的聚类结果。
1.2 多视图聚类方法目前，有许多不同的多视图聚类方法被提出，包括谱聚类、共识谱聚类、子空间聚类等。
这些方法通过将不同视图的相似度矩阵进行融合，来实现更好的聚类效果。
二、半监督学习2.1 基本概念半监督学习是介于无监督学习和有监督学习之间的一种学习方式。
它利用有标签和无标签样本来进行训练，并通过利用无标签样本中包含的信息来提高分类或者聚类效果。
2.2 半监督学习方法目前，半监督学习领域中存在许多不同的方法，包括自训练、协同训练、主动学习等。
这些方法通过利用无标签样本中潜在的信息来提高分类或者聚类效果。
三、集成主动学习方法3.1 基本概念集成主动学习是一种结合主动学习和集成学习的方法。
主动学习是一种主动选择有用样本进行标注的方法，而集成学习是一种通过结合多个分类器来提高分类效果的方法。
集成主动学习通过结合多个主动学习器来提高聚类效果。
3.2 集成主动学习方法在半监督多视图聚类中的应用在半监督多视图聚类中，集成主动学习方法可以通过选择有用样本进行标注，并结合多个视图信息来提高聚类效果。
半监督学习中的主动学习与半监督聚类的联系分析(Ⅱ)
半监督学习中的主动学习与半监督聚类的联系分析一、主动学习与半监督学习主动学习是机器学习领域的一种重要方法，它通常用于解决半监督学习中的数据标记问题。
在传统的监督学习中，训练数据都是有标签的，而在半监督学习中，只有一小部分数据有标签，大部分数据是无标签的。
主动学习旨在利用有限的标记数据来选择最有益于模型训练的样本进行标记，从而提高模型的性能。
主动学习的核心思想是通过智能地选择数据进行标记，以便训练出更准确的模型。
它通常与半监督学习结合使用，通过不断地选择最具信息量的数据进行标记，逐步提升模型的性能。
主动学习的关键是如何选择合适的样本进行标记，以优化模型的训练过程。
二、半监督聚类与主动学习的联系半监督聚类是一种利用部分有标签和大量无标签数据进行聚类的方法。
它与主动学习有一定的联系，因为在半监督聚类中，我们也需要利用有限的标签数据来引导无标签数据的聚类过程。
主动学习可以帮助选择最具代表性的有标签数据，从而提高半监督聚类的性能。
在半监督聚类中，通常会利用半监督学习的方法来进行数据标记，从而帮助聚类算法更好地利用有标签数据进行聚类。
主动学习可以帮助选择最具代表性的有标签样本，从而提高聚类的准确性和鲁棒性。
因此，主动学习在半监督聚类中具有重要的作用。
三、主动学习与半监督聚类的应用主动学习和半监督聚类的方法在实际应用中得到了广泛的应用。
例如，在图像识别领域，我们通常会面临大量无标签的图像数据，而标记图像数据的成本很高。
主动学习可以帮助我们智能地选择最具代表性的图像进行标记，从而提高图像识别模型的性能。
另外，在社交网络分析中，半监督聚类也被广泛应用。
通过结合主动学习的方法，可以更好地利用有限的标签数据来进行社交网络的聚类分析，从而发现潜在的社交群体结构和关键节点。
这对于社交网络的分析和挖掘具有重要的意义。
四、结语综上所述，主动学习和半监督聚类在机器学习领域具有重要的作用，并且二者之间存在一定的联系。
主动学习可以帮助选择最具代表性的有标签样本，从而提高半监督学习和聚类的性能。
半监督学习中的主动学习与半监督聚类的联系分析(Ⅲ)
半监督学习（Semi-Supervised Learning）是机器学习领域的一个重要分支，它旨在利用大量的未标记数据和少量的标记数据来训练模型。
与监督学习依赖于大量标记数据不同，半监督学习更贴近实际场景，因为在现实生活中，获取大量标记数据是一项耗时耗力的工作。
在半监督学习中，主动学习（Active Learning）和半监督聚类（Semi-Supervised Clustering）是两种重要的方法。
本文将从这两个角度对半监督学习进行探讨。
主动学习是指在训练模型时，选择合适的样本进行标记，以便让模型利用有限的标记数据获得最大的收益。
主动学习的核心思想是通过智能地选择样本，减少人工标记数据的成本。
在半监督学习中，主动学习可以与半监督聚类结合，从而更好地利用未标记数据。
主动学习通常分为池化查询（Pool-Based Query）和流式学习（Stream-Based Learning）两种方式。
池化查询是指在训练开始前，先收集一批未标记数据，然后从中选择最有价值的样本进行标记。
其核心思想是选择那些对模型预测不确定性最大的样本，以便让模型得到更多信息。
池化查询在半监督学习中通常与半监督聚类相结合，通过聚类算法将未标记数据划分为若干簇，然后从每个簇中选择最具代表性的样本进行标记。
通过这种方式，可以更好地利用未标记数据，提高模型的泛化能力。
流式学习则是指在训练过程中，不断地接收新的未标记数据，并根据模型的预测结果选择合适的样本进行标记。
流式学习在半监督学习中常常与在线聚类（Online Clustering）相结合，通过不断地更新聚类中心和样本的分配，实现对未标记数据的实时聚类和样本选择。
通过流式学习，可以更好地适应数据的变化，提高模型的鲁棒性。
半监督聚类是半监督学习中的另一个重要概念，它旨在利用少量的标记数据指导未标记数据的聚类过程。
传统的聚类算法通常只考虑未标记数据，而半监督聚类则通过整合标记数据和未标记数据，实现更准确的聚类结果。
集成主动学习方法的半监督聚类
集成主动学习方法的半监督聚类引言半监督聚类是一种结合了有标签和无标签数据的聚类方法，它通过利用无标签数据的信息来提高聚类性能。
然而，由于无标签数据的数量通常远远超过有标签数据，如何有效地利用这些无标签数据成为了一个重要的问题。
集成主动学习方法是一种有效利用有限有标签样本和大量无标签样本进行学习的技术。
本文将介绍集成主动学习方法在半监督聚类中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、半监督聚类简介半监督聚类是一种将有限数量的有标签样本与大量无标签样本相结合进行聚类分析的技术。
与传统的监督学习相比，它不需要大量已经被手工分类好的训练样本，而是通过利用未分类样本中蕴含信息来提高分类性能。
在实际应用中，由于很难获得足够数量和高质量的已分类样本，半监督聚类成为了一个重要而实际可行的解决方案。
二、集成主动学习方法概述集成主动学习方法是一种将主动学习与集成学习相结合的技术。
主动学习是一种主动选择最有价值的样本进行标记的方法，它通过选择那些对分类器有最大帮助的样本进行标记，从而提高分类器的性能。
集成学习是一种将多个分类器结合起来进行决策的方法，它通过多数表决或加权表决来提高分类性能。
集成主动学习方法将这两种技术相结合，既能有效利用有限的有标签样本，又能充分利用大量无标签样本。
三、集成主动学习方法在半监督聚类中的应用在半监督聚类中，集成主动学习方法可以通过以下步骤来实现：1. 初始化：从无标签样本中随机选择一小部分样本进行初始聚类。
2. 选择候选样本：利用已有聚类结果和无标签数据计算每个无标签样本属于每个聚类簇的概率，并根据概率值选择候选样本。
3. 标记候选样本：利用已有聚类结果和少量已标记数据训练分类器，并使用该分类器对候选样本进行预测和打分。
根据打分结果选择最有价值的样本进行标记。
4. 更新聚类结果：将标记的样本添加到已有聚类结果中，并重新进行聚类。
5. 重复步骤2-4，直到达到停止条件。
通过以上步骤，集成主动学习方法可以逐步利用无标签数据来提高聚类性能。
基于监督信息特性的主动半监督谱聚类算法
基于监督信息特性的主动半监督谱聚类算法
王娜;李霞
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2010(038)001
【摘要】半监督聚类是利用少部分监督信息辅助大量未标签数据进行非监督的学习,其聚类性能的改善依赖于监督信息,因此挖掘适合半监督聚类的监督信息非常关键.提出了一种基于监督信息特性的主动学习策略,即找出同一类中距离相对较远的数据对象对和不同类中距离相对较近的数据对象对组成监督信息,并将其引入谱聚类算法,构建新颖的主动半监督谱聚类算法ASSC(Active Semi-supervised Spectral Clustering).利用该监督信息调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵,使类内各点紧聚,类间散布.通过对UCI基准数据集以及人工数据集的实验结果表明,ASSC 算法优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.
【总页数】5页(P172-176)
【作者】王娜;李霞
【作者单位】深圳大学信息工程学院,广东深圳,518060;深圳大学信息工程学院,广东深圳,518060
【正文语种】中文
【中图分类】TP311;TP187
【相关文献】
1.基于信号传递的半监督谱聚类社区发现算法 [J], 崔宇童;牛强;王志晓
2.基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法 [J], 刘汉强;赵静
3.基于最优投影的半监督谱聚类算法 [J], 王英博;马菁;宋晓倩
4.基于约束优化传播的改进大规模数据半监督式谱聚类算法 [J], 徐达宇;郁莹珺;冯海林;张旭尧
5.基于主动学习的半监督谱聚类算法研究 [J], 刘晓丽;牟意红
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一种结合主动学习的半监督文档聚类算法
一种结合主动学习的半监督文档聚类算法赵卫中;马慧芳;李志清;史忠植【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2012(023)006【摘要】半监督文档聚类,即利用少量具有监督信息的数据来辅助无监督文档聚类,近几年来逐渐成为机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题.由于获取大量监督信息费时费力,因此,国内外学者考虑如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息.提出一种结合主动学习的半监督文档聚类算法,通过引入成对约束信息指导DBSCAN的聚类过程来提高聚类性能,得到一种半监督文档聚类算法Cons-DBSCAN.通过对约束集中所含信息量的衡量和对DBSCAN算法本身的分析,提出了一种启发式的主动学习算法,能够选取含信息量大的成对约束集,从而能够更高效地辅助半监督文档聚类.实验结果表明,所提出的算法能够高效地进行文档聚类.通过主动学习算法获得的成对约束集,能够显著地提高聚类性能.并且,算法的性能优于两个代表性的结合主动学习的半监督聚类算法.%Semi-Supervised document clustering and employing limited prior knowledge to aid in unsupervised clustering, have recently become a topic of significant interest to data mining and machine learning communities. Because receiving supervised data may be expensive, it is important to attain the most informative knowledge to improve the clustering performance. This paper presents a semi-supervised document clustering algorithm with active learning for pairwise constraints, aiming at getting improved clustering performance. The semi-supervised document clustering algorithm is a constrainedDBSCAN (cons-DBSCAN) algorithm, which incorporates pairwise constraints to guide the clustering process in DBSCAN. Basing on measure of constraint set utility and analysis of DBSCAN algorithm, an active learning approach is proposed to select informative document pairs for obtaining user feedbacks. Experimental results show that this proposed approach is effective in document clustering. The clustering performance of active Cons-DBSCAN has dramatically improved with selected pairwise constraints. Moreover, the proposed approach performs better than the two representative methods.【总页数】14页(P1486-1499)【作者】赵卫中;马慧芳;李志清;史忠植【作者单位】湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京 100190;西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃兰州730070;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京 100190;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京 100190【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.基于主动学习策略的半监督聚类算法研究 [J], 芦世丹;崔荣一2.主动学习与半监督技术相结合的海冰图像分类 [J], 韩彦岭;李鹏;张云;徐利军;王静3.基于主动学习先验的半监督K-means聚类算法 [J], 柴变芳;吕峰;李文斌;王垚4.基于主动学习的半监督谱聚类算法研究 [J], 刘晓丽;牟意红5.半监督技术和主动学习相结合的网络入侵检测方法 [J], 曾宏志;史洪松因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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第 １ 期 王 娜： 基于监督信息特性的主动半监督谱聚类算法 １ ７ ３
］ １ ０ 算法等［ －ｍ ｅ ａ ｎ ｓ ． 半监督聚类对聚类性能的改善依赖于监督信息， 等人已经证明寻找满足所有监督信息的聚类 Ｄ ａ ｖ ｉ ｄ ｓ ｏ ｎ ］ １ １ 解是一个 Ｎ 完备问题［ ， 监督信息越多， 半监督聚类 Ｐ 算法的复杂性越高， 但聚类性能不一定更好， 因此挖掘 提出适用 适合半监督聚类的监督信息非常关键 ． Ｂ ａ ｓ ｕ ］ １ ２ 策略［ ， 该 算法 于 Ｋ均值算法的 Ｆ ａ ｒ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｔ ｒ ａ ｖ ｅ ｒ ｓ ａ ｌ 选择离当前集合最远的 ｋ 个数据点来初始化 Ｋ均值算 法， 提高了半监督聚类性能； 提出适用于类间边 Ｗａ ｇ ｓ ｔ ａ ｆ ｆ ］ １ ３ 界不明显甚至类间有重叠的谱特征值策略［ ， 该策略 只适用于两类聚类 ． 在谱聚类与半监督结合方面， 焦李 ［ １ ４ 成等提出了一种密度敏感的半监督谱聚类算法 ］ ， 该 算法通过 引入 空 间 一 致 性 先 验 信 息 构 造 密 度 敏 感 距 离， 将其应用到谱聚类算法中， 提高了聚类性能 ． 本文根据监督信息的信息含量提出一种主动学习 策略， 挖掘含有丰富聚类信息的监督信息， 并将其应用 到谱聚类算法中， 调整点与点之间的距离矩阵， 使类内 各点紧密分布， 类间距离尽量拉大， 形成主动半监督谱 聚类算法， 提高聚类性能 ．
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第１ 期 年１ 月 ２ ０ １ ０
电 子 学 报 Ａ Ｃ Ｔ ＡＥ Ｌ Ｅ Ｃ Ｔ Ｒ Ｏ Ｎ Ｉ Ｃ ＡＳ Ｉ Ｎ Ｉ Ｃ Ａ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ８ Ｎ ｏ ． １ Ｊ ａ ｎ ．２ ０ １ ０
基于监督信息特性的主动半监督谱聚类算法
王
摘
娜， 李
霞
（ 深圳大学信息工程学院， 广东深圳 ５） １ ８ ０ ６ ０
： Ｓ Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｍ ｉ ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇｕ ｓ ｅ ｓ ａ ｓ ｍ ａ ｌ ｌ ａ ｍ ｏ ｕ ｎ ｔ ｏ ｆ ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ ｐ ａ ｉ ｒ ｗ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｓ ｔ ｏ ａ ｉ ｄ ｕ ｎ ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ． Ｔ ｈ ｅ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｓ ｈ ｅ ａ ｖ ｉ ｌ ｙｏ ｎｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ｏ ｉ ｃ ｅ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｓ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｍ ａ ｋ ｅ ｓ ｉ ｔ ｉ ｍ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｔ ｏｅ ｘ ｐ ｌ ｏ ｒ ｅｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｐ ｒ ｉ ａ ｔ ｅ ｐ ａ ｉ ｒ ｗ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｓ ｆ ｏ ｒ ｓ ｅ ｍ ｉ ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄｆ ｏ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ａ ｉ ｒ ， ｗ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｓ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｄ ｓ ｔ ｏｐ ｉ ｃ ｋ ｕ ｐ ｄ ａ ｔ ａ ｐ ａ ｉ ｒ ｓ ｆ ａ ｒ ａ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍ ｅ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｏ ｓ ｅ ｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｉ ｎ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ． Ａ ｎ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ （ ） Ｓ Ｓ Ｃ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｎ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ｂ ｙ ｕ ｔ ｉ ｌ ｉ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｐ ａ ｉ ｒ ｗ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｓ ｔ ｏ ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｍ ａ ｓ ｅ ｍ ｉ ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇＡ ， ｔ ｒ ｉ ｘｉ ｎｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ． Ａ ｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｓ ｄ ｅ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｄａ ｎ ｄｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｓ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｄ ． Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｎＵ Ｃ Ｉ ｂ ｅ ｎ ｃ ｈ ｍ ａ ｒ ｋｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｔ ｓ ａ ｎ ｄａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ａ ｒ ｉ ｗ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｓ ｌ ｅ ａ ｄｔ ｏｓ ｕ ｂ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｖ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ａ ｉ ｒ ｗ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｓ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ． ： ｓ ， ， ， Ｋ ｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｍ ｉ ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｉ ｒ ｗ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｓ
２ 主动学习策略
在半监督聚类中， 监督信息分为两种， 一种是标记 有类属信息的数据对象， 称之为有标签数据， 另一种是 对聚类数据对象的一些限制， 称之为成对约束监督信 标 记为 息： 如某两个数据对象 Ｐ和 Ｑ 应该划 归 一类， （ ， ） ， 或某两个数据对象应分属不同集合， 用Ｃ Ｍ Ｌ Ｐ Ｑ Ｌ （ ， ） 表示． 在 实 际 应 用 中， 如交谈中的说话人识 Ｐ Ｑ ］ ］ １ ５ ７ 别［ 、 数据中的道路检测［ ， 获得数据对象的类属 Ｇ Ｐ Ｓ 信息比较困难， 数据对象之间的关系则较容易获取 ． 此 外， 有标签数据根据类属信息很容易转换成成对约束 因此本文探讨的是对成对约束 监督信息， 反之则不然 ． 监督信息的主动挖掘 ． 在半监督聚类中， 如果用户提供的监督信息信息 含量较少， 或提供的监督信息是聚类算法本身就能发 现的， 则这些监督信息难以对聚类算法起到积极的指 ］ １ ５ 因此， 在 导作用， 聚类性能提高有限甚至可能下降［ ． 半监督聚类中要尽可能获得含有丰富信息量的监督信 息， 即要挖掘聚类算法本身不能发现的数据对象关系 ． 图１ 示意性给出具有丰富信息量的监督信息的含义 ． 设 有两类数据对象｛ ， ， …， ｝ ， 分别用 ， 表示， 若采 ａｂ ｊ △ ○ 个中心， 再将 用经典的划分聚类算法来说， 就是寻找 ２ 每个数据对象分入与其最近中心所代表的类中， 为了 使各数据对象与其所在类中心距离的平方和较小， 很 显然会得到图 １ （ ） 所示的结果 ． 若提供图 １ （ ） 所示的 ａ ｂ 监督信息， 即Ｍ ｛ ［ ， ］ ［ ， ］ ［ ， ］｝ ， ｛ ， ］ Ｌ ＝ ｇｈ ｄｂ ａｃ Ｃ Ｌ ＝［ ｄ ｊ ［ ， ］ ｝ 则不能改善聚类的性能， 因为聚类算法本身就能 ｉ ｆ
１ 引言
近年来， 随着自然语言分析、 网络与电信数据分析、 信息的有效获取、 图像与视频数据分析等巨大应用 Ｗｅ ｂ 驱动， 聚类已成为模式识别、 决策支持、 机器学习、 图像 ］ １ 分割等领域中最重要的数据分析方式之一［ 传统的聚 ． 类算法主要是 Ｋ均值算法、 Ｅ Ｍ算法以及在它们基础上 这些算法都是建立在凸样本空间分布上， 的改进算法 ． 当样本空间不为凸时， 算法会陷入“ 局部” 最优 ． 由于谱 聚类具有识别非凸分布聚类的能力， 能在任意形状的样 本空间上聚类， 且收敛于全局最优解， 因此谱聚类是近 ， ］ ２ ３ 来出现的一种性能极具竞争力的聚类方法［ ． 聚类是通过抽取数据的“ 潜在” 结构， 根据相似性将 数据样本分入不同的集合 ． 聚类过程中通常没有类别标 签信息， 是一种无监督的学习 ． 随着研究的深入， 主观因
发现这种监督信息 ． 而如图 １ （ ） 所示的监督信息 Ｍ ｃ Ｌ ＝ ｛ ［ ， ］ ［ ， ］ ［ ， ］ ｝ ， ｛ ［ ， ］ ［ ， ］｝ ， 则含有较丰 ｄ ｃ ｇ ｊ ａ ｂ Ｃ Ｌ ＝ ｈ ｆ ｉ ｅ 富的信息量， 因为这些监督信息反映了聚类数据的结 构， 是划分聚类算法本身不能发现的 ． 本文依据信息量这一特性， 提出了一种挖掘成对 约束监督信息的主动学习策略 ． 在基于划分的聚类过 程中， 距离远的数据对象会被认为不相似， 从而分入不 同类中 ． 相反， 距离近的数据对象会被认为具有较强的 相似性， 从而分入同一类中 ． 因此本文提出基于丰富信 息特性的主动学习， 其基本思想是找出同一类中距离 远的数据对象对， 标记为 Ｍ ， 不同类中距离近的数据 Ｌ 对象对， 标记为 Ｃ 定义变量 Ｐ为当前的监督信息数 Ｌ ． 为当前集合 Ｓ中的类别数目， 具体策略如下： 目， Ｌ
要： 半监督聚类是利用少部分监督信息辅助大量未标签数据进行非监督的学习， 其聚类性能的改善依赖于