摘要：現(xiàn)有成對約束半監(jiān)督聚類算法(CE-sSC)克服了極大熵聚類(MEC)算法不能利用樣本成對約束信息的缺點,但CE-sSC算法的懲罰項中各熵項之間相互干擾,不利于懲罰項系數(shù)的選擇。為克服此問題,基于相對熵提出了一類新的半監(jiān)督聚類算法(PD-sSC),并把表示成對約束樣本信息(外部信息)的相對熵項推廣到了功效散度(PD)族。此時,PD指標(biāo)可取任意的實數(shù),當(dāng)成對約束數(shù)較少時,可通過調(diào)整PD散度指標(biāo)來選擇比對比算法表現(xiàn)更好的PD-sSC算法。實驗結(jié)果顯示了PD-sSC算法的優(yōu)良性質(zhì),PD-sSC算法懲罰系數(shù)的選擇也比CE-sSC算法簡單且高效。
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