基于成对约束的半监督聚类集成算法研究

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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。

基于密度的半监督复杂网络聚类算法

关键词：复杂网络；聚类；基于密度；半监督；约束中图法分类号：ＴＰ１８１文献标识号：Ａ文章编号：１０００ — ７０２４（２０１４）Ｏ１ — ０２７１ — ０５
Ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｓｅｍｉ — ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ
摘要：针对大多数复杂网络聚类算法不能有效利用先验知识的问题，提出了一种基于密度的半监督复杂网络聚类算法。通过已有的成对约束关系及其传递性质发现网络中所有潜在的约束关系，以更充分地指导聚类过程；在基于密度的聚类算法基础上，综合考虑节点之间的可达性以及成对约束关系，以发现网络中满足连通性和最大性的社区结构。将实验结果与其它算法进行比较，比较结果表明了该算法能更加有效的利用先验知识来提高聚类性能。
ｉｎｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋ
ＭＥＮＧＦａｎ — ｒｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＫｅ－ｗｅｉ＋，ＺＨＵＭｕ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｎｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ２２１１１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｍｏｓｔｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓｃａｎｎｏｔｍａｋｅｕｓｅｏｆｔｈｅｐｒｉｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｓｅｍｉ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｌｌｔｈｅｈｉｄｄｅｎｐａｉｒｓｏｆｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｒｅｆｏｕｎｄｂｙｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｖｉａｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｐａｉｒｓｏｆｏｎｅｓｔｏｇｅｔｈｅｒｗｉｔｈｔｈｅｉｒｔｒａｎｓｉｔｉｖｉｔｙｔｏｍａｋｅｆｕｌｌｕｓｅｏｆｐｒｉｏｒｉｎｆｏｒ — ｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｓａｔｉｓｆｙｉｎｇｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｍａｘｉｍａｌｉｔｙ，ｉｓｄｉｓｃｏｖｅｒｅｄｂｙｔｈｅｒｅａｃｈａｂｉｌｉｔｉｅｓｂｅｔｗｅｅｎｎｏｄｅｓａｎｄａｌｌｔｈｅｐａｉｒｓｏｆｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏ — ｒｉｔｈｍｃａｎｕｔｉｌｉｚｅｔｈｅｓｍａｌｌａｍｏｕｎｔｏｆｐｒｉｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔＯｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄ；ｓｅｍｉ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ；ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ

成对约束的属性加权半监督模糊核聚类算法

ｂｓｄｕｚｌｓｅｉｇｌｏｉｍｔａｒｓｃｎ￣ａｎｓｎｄｔｉｕｅｉｈｅｓｒｐｓｄａｅｆｚｙｃｕｔｒａｇｒｔｎｈｗｉｐｉｅｏｓｉｔａａｔｂｔｓｗｅｇｔｄｉｈｗｉｒｐｏｏｅｗｈｃｃｒｏａｅｂｔｅ — ｉｈｉｏｐｒｔｓ器学习和数据挖掘中，带约束的半监督聚类是一个活跃的研究领域。为了利用约束条件获得表现更优异的聚类效果，提出了一种成对约束的属性加权半监督聚类算法，该方法充分考虑了属性间的不平御陛，在传统模糊聚类算法中融合半监督学习机
制并通过ＭｅｃＩｒｅ核把原始的观察空问映射到高维特征空间。实验结果表明，该算法优于相似的成对约束的竞争群算－－ＣＡ）；（Ｃ。￣Ｐ
关键：监督聚类；半成对约束；；糊聚类核模
Ｄ：０３７ｆｉｎ１０．３１０１４３文章编号：０２８３（Ｏ１２ — １６０文献标识码：中图分类￣：Ｐ８ＯＩ１．７８．ｓ．２８３．１．．８ｊｓ０２２０１０．３１２ｌ）４０３－３ＡＴ１１
ｓｐｒｉｅｌａｎｎｔｃｎｑｅｎｄｈｅｎｌｕｅｖｓｄｅｒｉｇｅｈｉｕａｔｅｋｒｅｍｅｈｄｎｔｔｅｒａｉｏａｆｚｙｌｓｅｎｇｌｏｔｍ．ｈｐｏｏｅａｇｒｔｍｔｏｉｏｈｔｄｔｎｌｕｚｃｕｔｒａｇｒｈＴｅｒｐｓｄｌｏｉｉｉｉｈ
江南大学数字媒体学院，江苏无锡２４２１１２

一种半监督模糊聚类算法的研究

ＦＣＡ算法的隶属度函数中，存在迭代的非必要信
息，增加了算法的复杂度。本文改进了ＩＳＦＣＡ算法的隶属度函数，提取出迭代的必要项 “ 和非必要项“ ，从而简化隶属度迭代计算过程，使样本的聚类更加合理。
针对于电动截止阀标准工作状态关闭不严填料摩擦力过大传动故障的四种工况进行模拟实验获取不同故障时频域时域的无量纲特征参数如表1所示12时域频域信号提取的特性参数参数名标准状态阀门关闭不严填料摩擦过大传动故障待测样本峰值指标156161133155153峭度指标915596294084471193395792065091298458脉冲指标185195184184181指标261285315254波形指标121116119118功率谱重心指标00270025002500270022功率谱均方指标00130007000700130006功率谱方差00140008000800140005相关因子00370364035403690349谐波因子14551085094614670943算法流程图到与其距离最近的类别初期的按距离上的聚类可能存在分配上错误这就是所谓的约束点对的最优违反问实验结果与分析实验结果如图3所示
表明，优化后的ＩＳＦＣＡ算法对阀门的故障诊断是行之有效的。
关键词半监督聚类中图法分类号ＴＰ２０６；
竞争聚类
约束项Ａ
ＩＳＦＣＡ算法
文献标志码
传统的模糊聚类算法可以分为有监督模糊聚类和无监督模糊聚类。传统的模糊聚类算法对未知样本的使用率较低。针对于该问题，相关领域学者经过不断研究提出了半监督模糊聚类＿１］。半监督模

基于主动学习的半监督聚类入侵检测算法

步骤：
ｆｘ）（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；
（）ｈｌ允许查询ａｄ＜ｋ３ｗｉｅｎｋ（为不相交近邻集的数目）Ｘ
算法：Ｓ（Ｃｉｅ１ａｎｇｅ — ｕｅｖｅＡＣＡｔｖ一ｒｉＳｍｉＳＰｒｉｄｅｎＳ
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Ｃｕｔｒｎ）ｌｓｅｉｇ算法输入：据集数ｊ“：， ∈ ，ｕｔｌｎ￣７ｊｌｊｍｓ — ｉｋＣｆＪ，ＩＬ
ｅｓｌｅ
（＝ｒａ ∑，（＝Ｉ＝ ’）ａｍｘｐｉｋｐ）ｇｋｃ（
其中
Ｉ）ｘ
系
ＰＩ：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ｍｓ－ｋｕｔ１ｎ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≤ｋｎ；
记数据是否存在入侵行为。然估计量可以表示为：
ＬｇＬＯｘｆ＝ｌｇｐｘｆ）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（ｃｉｅｅｒｉｇ …假设学习器对环境有一定ａｔｖｌａｎｎ）

一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法

第８卷第１Ｏ期２０１３年１０月
中国科技论文
ＣＨＩＮＡＳＣＩＥＮＣＥＰＡＰＥＲ
Ｖｏ１．８Ｎｏ．１０
０Ｃｔ．２０１３
一
种基于约束的半监督聚类查询扩展方法
杨静，刘宁，张键沛
Ａｑｕｅｒｙｅｘｐａｎｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｄｅｓｅｍｉ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｄｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
ＹａｎｇＪｉｎｇ，ＬｉｕＮｉｎｇ，ＺｈａｎｇＪｉａｎｐｅｉ
（哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，哈尔滨１５０００１）
摘要：针对伪相关反馈模型反馈文档信息质量差和扩展词选择不适产生的漂移现象等问题，提出了一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法。该方法对初检结果的前ｋ个文档进行人工标注，分成相关文档与不相关文档两类；并利用一种半监督聚类算法对初检结果的前ｎ个文档进行分析，提取出与查询相关的文档作为反馈文档。该方法通过对少量标注文档与查询相关性的学习，能够较准确地估计出大量未知文档与查询的相关性，提高反馈文档的质量，从而有效提高检索的查全率和查准率。实验结果表明，该方法比传统的伪相关反馈和基于无监督聚类的伪相关反馈有更优的检索性能。关键词：信息检索；查询扩展；约束聚类；半监督聚类；伪相关反馈中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：２０９５ —２７８３（２０１３）１０～０９９４— ０４

基于成对约束的半监督聚类方法

基于成对约束的半监督聚类方法陶性留; 俞璐; 王晓莹【期刊名称】《《微型机与应用》》【年(卷),期】2019(038)011【总页数】7页(P54-59,66)【关键词】成对约束; 半监督聚类; FCM-NMF聚类; 非负矩阵分解; 交替迭代公式【作者】陶性留; 俞璐; 王晓莹【作者单位】陆军工程大学通信工程学院江苏南京210007; 陆军工程大学指挥控制工程学院江苏南京210007【正文语种】中文【中图分类】TP370 引言现实社会中，面临的数据越来越多，越来越宽泛，越来越复杂，同样数据特征的维度也越来越高。

如何去挖掘有价值的信息一直是广受关注的热点。

聚类是数据挖掘和模式识别的重要工具，它是将数据样本划分为不同的簇，使同一簇的数据样本具有较高的相似性，常见的方法有K-means[1-2]、FCM[3-4]等。

而半监督聚类[5]作为半监督学习的一个重要分支，它以无监督的聚类算法为基础，通过利用少量的监督信息来提高聚类的性能。

目前，半监督聚类中常见的先验知识表现为部分样本的类标签信息或是反映两样本是否归于同一簇的成对约束信息。

所谓成对约束关系具体分为两种：(1)两个样本同属于一个簇团(必须链接集Must-link，ML);(2)两个样本属于不同簇团(不能链接集Cannot-link，CL)。

很显然，这是一种相对较弱的指导信息，因为判断两个样本是否属于同一簇团要比判断它们分属于哪个簇团更加容易。

通常可以通过生活经验或者常识来判断。

基于成对约束的半监督聚类方法的基本思想是利用先验监督信息来调整样本数据之间的作用力，根据少量被正确划分的样本数据，促使其近邻能被正确地划分，进而实现整个数据集的划分。

该聚类算法通常在经典的算法框架下，合理设计出目标函数再进行一定程度的优化之后得到更加符合实际，更加令人满意的聚类算法。

本文考虑在之前研究的FCM-NMF[6]算法上添加成对约束条件，以使聚类性能得到进一步的提高。

谱聚类算法研究综述

Survey of Spectral Clustering Algorithms BAI Lu1，2，3, ZHAO Xin1，2，3, KONG Yuting1，2，3, ZHANG Zhenghang1，2，3, SHAO Jinxin1，2，3, QIAN Yurong1，2，3
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：

带有成对约束半监督聚类算法C-DBSCAN的设计与实现

2012年第·10期太原城市职业技术学院学报Journal of TaiYuan Urban Vocational college期总第135期Oct2012[摘要]DBSCAN是一种经典的基于密度聚类算法，能够自动确定簇的数量，对任意形状的簇都能有效处理。

但是，在半监督聚类中有些是以成对约束信息作为先验信息来引导聚类过程，而传统的DBSCAN算法并未充分利用这些信息。

因此，论文在基于密度的聚类中使用成对约束，对DB-SCAN算法进行改进并最终实现了C-DBSCAN算法。

实验表明，该算法有效地提高了聚类的质量。

[关键词]DBSCAN；成对约束；C-DBSCAN；聚类[中图分类号]F59[文献标识码]A[文章编号]1673-0046（2012）10-0175-03带有成对约束半监督聚类算法C-DBSCAN的设计与实现闫军(太原旅游职业学院，山西太原030032）一、概述数据挖掘作为一种从大量数据中发现感兴趣信息的技术，已经得到日益广泛的应用。

而聚类是一种重要的数据挖掘技术，其任务是将数据集分成若干个簇。

同一个簇中的数据具有较高的相似性，而不同簇中的数据之间的相似性较低。

目前已经存在的聚类算法大致可以分为四种类型：（1）基于划分的聚类算法。

如k-means、k-medoids 等。

这种算法需要设定簇的数量，根据对象间的相似性将每个对象划归最近的簇。

这种算法能够发现超球状的簇。

（2）层次聚类算法。

层次聚类可以从两个方向产生，第一是凝聚，首先将所有对象标记为簇，然后逐次合并距离最小的簇；第二是分裂，先将整个数据集视为一个簇，然后逐次分裂样本较多的簇。

层次聚类需要人为设定终止条件，即凝聚或分裂到何种程度为止。

根据簇相似性的不同定义，层次聚类算法有Ward方法、BIRCH 和CURE等。

（3）基于统计模型的算法。

如期望最大化(EM)算法。

这类算法基于数理统计理论，假定数据集是由一个统计过程产生的，并通过找出最佳拟合模型来描述数据集。

半监督模糊聚类算法的研究与改进

半监督模糊聚类算法的研究与改进白福均;高建瓴;宋文慧;贺思云【摘要】介绍了半监督模糊聚类(SFCM)算法的原理和基础,针对当先验信息量稀少时算法无法真正有效地利用labeled数据的监督信息的缺点,提出了一种改进的半监督模糊聚类算法,即SSFCM算法.该方法把表示labeled数据点权重的参数放在聚类中心的迭代表达式里,从而可以调节监督信息的影响力.最后,在标准Iris数据集下,通过matlab编程实现算法.实验结果表明:无论从聚类结果的准确率还是算法运行迭代次数来看,SSFCM算法均优于FCM算法和SFCM算法.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2018(051)005【总页数】5页(P1061-1065)【关键词】模糊C均值聚类;半监督模糊C均值聚类;半监督聚类;监督信息【作者】白福均;高建瓴;宋文慧;贺思云【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳 550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳 550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳 550025【正文语种】中文【中图分类】TP1810 引言半监督学习是机器学习与模式识别学科中的研究热点。

本质上来说，它的实质是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。

根据学习内容，它可以分成三类：半监督聚类、半监督分类以及半监督回归[1-2]。

其中，半监督聚类的本质是在少量先验信息的帮助下去引导无监督的聚类过程，从而提高聚类算法的精度。

1985年，Pedrycz[3]在研究模糊聚类算法的时候，已经提出了半监督聚类，不过在那时被称作“部分监督”[4]（Partial Supervision）。

然而，近几年，伴随着实际应用中的问题规模越来越大，半监督聚类算法再次回归到学者研究热门领域中，很多经典的聚类算法被不断引申到“半监督”版本。

Blum& Mitchell、Joachims等人提出，当待聚类的数据集中含有少量的标记数据但无法完全分布到所有类别时，可以采用部分的标记信息去引导整个无监督的算法进程，从而提升聚类的准确度[5]。

《2024年基于属性偏序结构理论的半监督学习方法研究》范文

《基于属性偏序结构理论的半监督学习方法研究》篇一一、引言随着大数据时代的到来，数据驱动的机器学习方法已经成为解决许多现实问题的有效途径。

然而，由于标记数据的获取往往成本高昂，以及大量无标记数据的存在，如何利用半监督学习方法成为研究的重要方向。

近年来，属性偏序结构理论为机器学习领域提供了新的思路。

本文旨在探讨基于属性偏序结构理论的半监督学习方法，以期在提高学习效率和准确性方面取得突破。

二、属性偏序结构理论概述属性偏序结构理论是一种基于属性间关系和偏序关系的理论。

在机器学习中，属性的偏序关系反映了不同特征之间的依赖性和重要性。

通过分析属性的偏序关系，可以更好地理解数据的内在规律，从而指导半监督学习方法的构建。

三、半监督学习方法研究现状目前，半监督学习方法主要包括基于一致性、基于图论和基于标签传播等方法。

这些方法在处理标记数据和无标记数据的融合问题上取得了一定的成果，但仍然存在一些问题，如对数据分布的敏感性、计算复杂度等。

因此，研究基于属性偏序结构理论的半监督学习方法具有重要意义。

四、基于属性偏序结构理论的半监督学习方法本文提出一种基于属性偏序结构理论的半监督学习方法。

该方法首先通过分析属性的偏序关系，构建属性的层次结构。

然后，利用层次结构指导无标记数据的标签传播过程，提高标签传播的准确性和效率。

具体步骤如下：1. 属性层次结构构建：利用属性间的偏序关系，构建属性的层次结构。

这一步骤可以通过分析数据的统计特征、相关性等实现。

2. 标签传播：在无标记数据上应用标签传播算法。

在传播过程中，利用构建的属性层次结构指导标签的传播，使标签传播更加准确和高效。

3. 半监督学习：将标记数据和无标记数据融合，利用属性层次结构和标签传播结果进行训练和学习。

这一步骤可以采用传统的机器学习算法或深度学习算法。

五、实验与分析本文通过实验验证了基于属性偏序结构理论的半监督学习方法的有效性。

实验结果表明，该方法在提高学习效率和准确性方面取得了显著成果。

基于改进的半监督FCM聚类算法的肺结节分类与识别

基于改进的半监督FCM聚类算法的肺结节分类与识别李秋萍;刘慧;苏志远【摘要】对肺结节的分类识别是肺部肿瘤计算机辅助诊断系统的关键环节.为了提高肺结节分类识别的准确率,针对肺结节的病变特征提取出一组以形状特征为主的特征向量,同时基于LIDC数据库中医生提供的标记信息,提出一种改进的半监督FCM聚类分析算法,利用部分标记样本的类别信息来指导聚类过程,使非标记样本更准确的聚类.实验结果表明,本文方法能得到更高的分类准确率.【期刊名称】《图学学报》【年(卷),期】2015(036)002【总页数】7页(P244-250)【关键词】计算机辅助诊断;半监督FCM聚类;病变特征;标记信息【作者】李秋萍;刘慧;苏志远【作者单位】山东财经大学计算机科学与技术学院,山东济南250014;山东省数字媒体技术重点实验室,山东济南250014;山东财经大学计算机科学与技术学院,山东济南250014;山东省数字媒体技术重点实验室,山东济南250014;山东财经大学计算机科学与技术学院,山东济南250014;山东省数字媒体技术重点实验室,山东济南250014【正文语种】中文【中图分类】TP181肺癌是当今世界上对人类健康与生命危害最大的恶性肿瘤之一。

从全球范围来讲，肺癌的发病率与死亡率都呈持续上升的趋势[1]。

多数早期肺癌病人无自觉症状，易忽视并拖延病情，而晚期的治愈率从40%降到5%甚至更低，因此对肺癌的及早发现是降低肺癌死亡率的关键。

对医生而言，从大量的CT图像中将肺结节甄别出来是一项繁重的工作，并且存在主观性，容易造成误诊和漏诊，所以借助计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis，CAD)技术[2-3]就变得尤为重要。

为促进肺癌 CAD技术的发展，美国癌症研究协会(National Cancer Institute，NCI)建立了一个肺部 CT图像的数据库——肺影像数据库协会(lung imaging database consortium，LIDC)[4]。

半监督聚类算法综述

半监督聚类算法综述引言随着数据量的不断增长和数据获取的便利性，聚类算法在数据挖掘和机器学习领域中扮演着重要的角色。

然而，传统的无监督聚类算法在处理大规模数据时面临一些挑战。

为了克服这些挑战，半监督聚类算法应运而生。

半监督聚类算法不仅利用无标签数据进行聚类分析，还利用少量标签数据进行模型训练。

本文将综述半监督聚类算法的研究现状、应用领域以及存在的问题和挑战。

一、半监督聚类算法概述1.1 传统无监督聚类算法回顾在介绍半监督聚类之前，我们先回顾一下传统无监督聚类算法。

常见的无监督聚类算法包括K-means、层次聚类和密度峰值等。

这些方法通常基于距离度量或密度估计来对样本进行分组。

1.2 半监督学习概述半监督学习是介于有标签学习（supervised learning）和无标签学习（unsupervised learning）之间的学习范式。

它利用标签数据和无标签数据进行模型训练，以提高模型的性能。

半监督学习在许多领域中都取得了显著的成果，如图像分类、文本分类和社交网络分析等。

1.3 半监督聚类算法的定义半监督聚类算法是一种将无监督聚类和半监督学习相结合的方法。

它利用无标签数据进行聚类分析，同时利用少量标签数据进行模型训练。

半监督聚类算法能够充分利用有限的标签信息，提高聚类性能。

二、常见的半监督聚类算法2.1 基于图的半监督聚类算法基于图的方法是半监督聚类中常见且有效的方法之一。

它通过构建样本之间相似度图来表示样本之间的关系，并通过基于图结构进行信息传播来实现半监督聚类。

2.2 基于生成模型的半监督聚类算法基于生成模型的方法是另一种常见且有效的半监督聚类方法。

它通过建立概率生成模型来描述样本的生成过程，并利用标签数据对模型进行训练和调整。

2.3 基于约束的半监督聚类算法基于约束的方法是一种利用标签数据和无标签数据之间的约束关系进行聚类的方法。

它通过定义一些先验知识或约束条件来指导聚类过程，以提高聚类性能。

半监督学习中的半监督聚类算法详解(八)

半监督学习中的半监督聚类算法详解一、介绍半监督学习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。

在监督学习中，我们通过有标签的数据来训练模型，而在无监督学习中，我们则使用无标签的数据。

而半监督学习则是同时利用有标签和无标签的数据进行训练。

半监督学习的一个重要应用领域就是聚类。

二、聚类算法简介聚类是一种无监督学习方法，通过对数据进行分组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。

传统的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。

然而，这些传统的聚类算法都是无监督学习方法，需要预先指定聚类的数量，而且对初始聚类中心点的选择非常敏感。

因此，半监督聚类算法的出现填补了这些传统算法的不足。

三、半监督聚类算法半监督聚类算法试图利用有标签的数据来引导无标签的数据的聚类过程。

目前比较流行的半监督聚类算法包括基于图的半监督聚类算法、基于分歧的半监督聚类算法、基于生成模型的半监督聚类算法等。

基于图的半监督聚类算法是一种比较常见的方法。

该算法将数据集表示为图的形式，节点表示数据样本，边表示数据之间的相似度。

然后利用有标签的数据给图中的节点标注标签，通过标签传播的方式来推断无标签节点的标签。

常见的基于图的半监督聚类算法包括谱聚类、拉普拉斯聚类等。

基于分歧的半监督聚类算法则是通过在无标签数据上引入虚拟的标签，然后利用这些虚拟标签来指导聚类过程。

这种算法通常需要指定一个分歧度函数，用来度量数据点之间的分歧程度。

通过最小化总分歧来得到最优的聚类结果。

基于生成模型的半监督聚类算法则是基于生成式模型的方法，通过对数据的生成过程进行建模，然后利用有标签的数据来指导模型的训练，最终得到对无标签数据的聚类结果。

四、半监督聚类算法的优缺点半监督聚类算法相比传统的无监督聚类算法具有一定的优势。

首先，半监督聚类可以利用有标签的数据来提升聚类的性能，尤其是在数据维度较高、样本数量较少的情况下。

其次，半监督聚类可以有效地处理噪声数据，因为有标签数据可以帮助算法更好地识别和排除噪声。

基于标签传播的自适应图聚类算法

基于标签传播的自适应图聚类算法
李艳
【期刊名称】《长江信息通信》
【年(卷),期】2024(37)1
【摘要】聚类算法在多种领域中发挥着统计分析数据的作用,是常见的机器学习方法之一。

在针对只包含少量成对约束信息的数据时,以往的算法导致对此类先验信息利用不足。

为此提出一种使用成对约束信息来提升聚类效果的算法。

因为不能链接约束具有非传递性,成对约束中的隐藏信息一直未充分利用,论文将成对约束信息标签化以用来进行标签传播。

此外,在只有成对约束信息时,以往的半监督聚类算法在对构造图的方法过于简单,会有离群数据影响构造图的情况。

在学习图时,通过利用自适应图方法构建相似矩阵来保持数据的局部结构,并进一步利用样本自表征方法降低噪音点的影响,提升鲁棒性。

最后在聚类方法上,运用拉普拉斯矩阵秩约束直接得到精确的聚类结果,避免以往谱聚类算法中会出现次优化问题。

实验结果表明,通过在六个UCI数据集上的大量的实验,证明了文章提出的算法在调整兰德系数(ARI),聚类准确率(ACC)与标准化互信息(NMI)等多个指标下的聚类效果都优于其他六个经典的聚类算法。

【总页数】3页(P85-87)
【作者】李艳
【作者单位】南宁师范大学计算机与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于奇异值分解的自适应近邻传播聚类算法
2.基于网络社区发现的标签传播聚类算法
3.基于万有引力的自适应近邻传播聚类算法
4.基于标签传播的半监督聚类算法
5.基于核心点虚拟标签传播的密度聚类算法
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基于成对约束的主动半监督文本聚类

析，数据挖掘，知识管理；刘龙海、梁传伟，硕士研究生牧稿日期：２１—２４００１— ２Ｅｍａ：ｌｇａｉ＠１６ｏ－ｉｏｈｌ２．ｍｌｎｌｕｃ
１４８到矩阵Ａ的ｋ秩近似矩阵，即： …
Ａ＾＝Ｕ＾女Ｓ
计
算
机
工
程
２１年７月５日０１
不同类的点对集合。即如果（ｌ ∈Ｍ，则和应划分到ｘＸ），同一类中；如果（ｘ），ｊ∈Ｃ，则和应划分到不同的类中。文献【】ｌ给出了ＰＣＣＡ算法的目标函数：
隶属度的迭代公式为：
“ ＝“ ”＋“ ｉＢ＋Ｈ ” （）９
３基于成对约柬的主动半监督文本聚类
３ＰＣ．ＣＡ聚类算法１
ＰＣＣＡ（ａｒｓ — ｎｔｉｅＣｏｅｉｖｇｏｒｔｏ，ＰｉｗｉｅＣｏｓｒｎｄａｍｐｔｉｅＡｇｌｍｅａｉｎｔ
ｃｕｔｒｇｍｅｏａｅｎｐｉｓｏｓａｔｉｐｏｏｅ．ａｅｔＳｍａｔｎｅ（Ｓ）ｉｕｅｅｕｅｔｅｄｍｅｓｎｏｘａｒｓＩｅｌｓｉｔｄｂｓｄｏａｗｉｃｎｔｉｓｓｒｐｓｄＬｔｅｎｉＩｄｘＬＩｓｓｄｔｒｄｃｉｎｉｆｔｔｅｔｅ．ｎｔｅｎｈｒｅｒｎｎｃｏｈｏｅｆｕｈ
第３７卷第ｌ期３
、ｏ．７，１３
・
计
算
机
工
程
２１０１年７月
Ｊｙ０１ｕｌ２１
Ｎｏ１．３
ＣｏｍｐｕｅｇｉｅｒｎｔｒＥｎｎｅｉｇ

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。

半监督聚类中成对约束的主动学习

１主动式学习策略
１１学习策略设计．
文献Ｅ］实了不同的成对约束信息产生的聚类结果差别很大，息量（ｆｒｔｅｅｓ可以用来度ｓ证信ｉｏｍａｉｎｓ）ｎｖ
量成对约束信息，其近似求解方式如下：
Ｍａｒ０１１．２
２１年３月０１
半监督聚类中成对约束的主动学习
杨洋，立宏王
（台大学计算机学院，烟山东烟台２４０）６０５
摘
要：文提出一种纠错式主动学习成对约束的方法，讨了主动学习的停止条件，较少的约束下可得到本探在
第２卷９
第ｌ期
广西师范大学学报：自然科学版
ＪｕｎｌｆｕｎｘＮｏｍａＵｎｖｒｉ：ｔｒｌｃｎｅＥｉｏｏｒａｏａｇｉｒｌｉｅｓｙＮａｕａＳｉｃｄｔｎＧｔｅｉ
Ｖｏ．９Ｎｏ１１２．
过比较距离较远的两个点的标号来获取这两个点之间的ＭＬ或ＣＬ约束［２。
本文提出一种成对约束的纠错式主动学习算法，算法寻找聚类算法本身不能发现的成对约束信息，该同时尽可能减少这些约束信息自身的关联，期望在较少的约束下得到较好的聚类结果。中还将探讨主动文学习的停止条件，过实验验证在该条件下，通每个数据集的学习结果都是可接受的。

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基于成对约束的半监督聚类集成算法研究
基于成对约束的半监督聚类集成算法研究
近年来，聚类算法在数据挖掘领域中得到广泛的应用。

然而，传统的聚类算法通常通过无监督学习的方式对数据进行划分，其聚类结果可能会受到初始值、噪音数据和维度灾难等问题的影响。

为了解决这些问题，研究者们提出了各种改进的聚类算法，其中半监督聚类算法是一种利用少量的已知标记信息来引导聚类的方法。

在半监督聚类算法中，基于成对约束的方法被广泛应用。

成对约束是通过给定一些样本对的先验知识，如“这两个样本属于同一类”或“这两个样本属于不同的类”，来指导聚类过程。

成对约束可以帮助聚类算法避免错误的划分，提高聚类结果的准确性。

但是，成对约束只能提供有限的信息，无法解决所有的聚类问题。

为了进一步提高聚类算法的性能，研究人员提出了基于成对约束的半监督聚类集成算法。

聚类集成是一种将多个聚类算法进行组合的技术，通过集成多个聚类结果来得到一个更好的聚类结果。

在基于成对约束的半监督聚类集成算法中，多个聚类算法将根据成对约束的准确性和一致性进行加权集成，权重的分配可以采用一些启发式的方法，如基于约束传递性的方法。

基于成对约束的半监督聚类集成算法的主要步骤包括：
1. 数据预处理：对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、归一化等步骤，以提高聚类算法的性能。

2. 聚类算法生成：运行多个聚类算法，得到多个初始聚类结果。

3. 成对约束制定：根据已知的成对约束设计算法，构建成对
约束矩阵或成对约束图。

4. 集成算法：将多个聚类算法的结果进行加权集成，计算每
个样本属于每个类别的概率，并根据概率进行聚类结果的投票。

5. 聚类结果评估：对集成聚类结果进行评估，可以使用一些
聚类评估指标，如Adjusted Rand Index (ARI)、Normalized Mutual Information (NMI)等，来评价聚类结果的准确性和一致性。

基于成对约束的半监督聚类集成算法的优势在于可以充分利用有限的标记信息，通过集成多个聚类算法来提高聚类结果的质量。

与传统的聚类算法相比，基于成对约束的半监督聚类集成算法具有更好的鲁棒性和稳定性。

然而，基于成对约束的半监督聚类集成算法也面临一些挑战。

首先，成对约束的准确性对算法的性能影响很大，因此如何准确制定成对约束是一个关键问题。

其次，聚类集成中的权重分配也是一个关键问题，现有的一些启发式方法可能会有一定的主观性，如何设计更合理的权重分配方法是一个值得研究的方向。

此外，基于成对约束的半监督聚类集成算法通常需要大量的计算资源和运行时间，如何提高算法的效率也是需要解决的问题。

综上所述，基于成对约束的半监督聚类集成算法是一个具有潜力和挑战的研究方向。

随着技术的不断发展和研究的深入，相信该算法在实际应用中会有更广泛的应用和突破
基于成对约束的半监督聚类集成算法是一种有前景的方法，可以通过利用有限的标记信息来提高聚类结果的质量。

它相比传统的聚类算法更具鲁棒性和稳定性，但也面临着一些挑战。

成对约束的准确性和权重分配是关键问题，需要进一步研究和
改进。

此外，算法的效率也需要提高。

随着技术的进步和研究的深入，相信该算法将在实际应用中发挥更大的作用和取得突破。