在很多机器学习和数据挖掘任务中,仅仅利用边信息(side-information)并不能得到最好的半监督学习(semi-supervised learning)效果,因此,提出一种基于局部与全局保持的半监督维数约减(local and global preserving based semi-supervised...在很多机器学习和数据挖掘任务中,仅仅利用边信息(side-information)并不能得到最好的半监督学习(semi-supervised learning)效果,因此,提出一种基于局部与全局保持的半监督维数约减(local and global preserving based semi-supervised dimensionality reduction,简称LGSSDR)方法.该算法不仅能够保持正、负约束信息而且能够保持数据集所在低维流形的全局以及局部信息.另外,该算法能够计算出变换矩阵并较容易地处理未见样本.实验结果验证了该算法的有效性.展开更多
将数据对象间的关联限制与K-means算法结合可以取得较好的效果,但由于划分是由K个中心决定的,每一类仅由一个中心决定,分隔的表示方法限制了算法效果的进一步提高.基于数据对象间的两类限制,定义了数据对象和集合间的两类关联,以及集合...将数据对象间的关联限制与K-means算法结合可以取得较好的效果,但由于划分是由K个中心决定的,每一类仅由一个中心决定,分隔的表示方法限制了算法效果的进一步提高.基于数据对象间的两类限制,定义了数据对象和集合间的两类关联,以及集合间的3类关联,在此基础上给出了结合限制的分隔模型.在模型中,基于集合间的正关联,多个子集中心可以用来表示同一类,使划分的表示可以更为灵活、精细.基于此模型,给出了相应的算法CKS(constrained K-means with subsets)来生成结合限制的分隔.对3个UCI数据集的实验结果显示:在准确率及健壮性上,CKS显著优于另一个结合关联限制的K-means类算法COP-K-means,与另一个代表性的算法CCL相比,也有相当优势;在时间代价上,CKS也有一定优势.展开更多
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60303021(国家自然科学基金)the National HighTech Research and Development Plan of China under Grant No.2005AA118020(国家高技术研究发展计划(863))
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.6050500460875030 (国家自然科学基金)the Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No.BK2006521 (江苏省自然科学基金)
基金Supported by the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China under Grant No.07006474 (广东省自然科学基金)the Sci & Tech Research Project of Guangdung Province of China under Grant No.2007B010200044 (广东省科技攻关项目)
文摘在很多机器学习和数据挖掘任务中,仅仅利用边信息(side-information)并不能得到最好的半监督学习(semi-supervised learning)效果,因此,提出一种基于局部与全局保持的半监督维数约减(local and global preserving based semi-supervised dimensionality reduction,简称LGSSDR)方法.该算法不仅能够保持正、负约束信息而且能够保持数据集所在低维流形的全局以及局部信息.另外,该算法能够计算出变换矩阵并较容易地处理未见样本.实验结果验证了该算法的有效性.
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.6049632160773099+3 种基金60573073(国家自然科学基金)the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2006AA10Z244 2006AA10A309(国家高技术研究发展计划(863))the Science and Technology Development Plan of Jilin Province of China under Grant No.20030523(吉林省科技发展计划)the European Commission under Grant No.TH/Asia Link/010(111084)(欧盟项目)
文摘将数据对象间的关联限制与K-means算法结合可以取得较好的效果,但由于划分是由K个中心决定的,每一类仅由一个中心决定,分隔的表示方法限制了算法效果的进一步提高.基于数据对象间的两类限制,定义了数据对象和集合间的两类关联,以及集合间的3类关联,在此基础上给出了结合限制的分隔模型.在模型中,基于集合间的正关联,多个子集中心可以用来表示同一类,使划分的表示可以更为灵活、精细.基于此模型,给出了相应的算法CKS(constrained K-means with subsets)来生成结合限制的分隔.对3个UCI数据集的实验结果显示:在准确率及健壮性上,CKS显著优于另一个结合关联限制的K-means类算法COP-K-means,与另一个代表性的算法CCL相比,也有相当优势;在时间代价上,CKS也有一定优势.
