江苏省自然科学基金(BK2010318)
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 相关作者：陆林徐晓华陈崚潘舟金何萍更多>>
- 相关机构：扬州大学更多>>
- 发文基金：江苏省教育厅自然科学基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 奇异向量空间双聚类算法被引量：3
- 2012年
- 本文针对0/1矩阵的双聚类问题提出一种奇异向量空间双聚类算法.通过SVD分解将0/1矩阵映射到左右奇异向量空间上,然后利用信息熵判断行聚类优先还是列聚类优先,最后根据判断结果递归进行行聚类或列聚类,直到满足停止条件.实验显示奇异向量空间双聚类算法可以分辨出完全无重叠的子矩阵,比较快速地得到硬的双簇.
- 徐晓华席艳秋潘舟金陆林陈崚
- 关键词：SVD分解布尔矩阵
- 约束蚂蚁聚类算法
- 2012年
- 通过对真实世界蚁群的模拟仿真,提出一种基于随机游走的约束蚂蚁聚类算法来处理以must-link和can-not-link形式出现的约束聚类问题.在人工数据集和UCI标准数据集上的实验结果表明我们的算法优于无监督的蚁群聚类算法和COP-Kmeans算法.
- 徐晓华潘舟金陆林陈崚
- 关键词：约束聚类随机游走
- 双层随机游走半监督聚类被引量：12
- 2014年
- 半监督聚类旨在根据用户给出的必连和不连约束,把所有数据点划分到不同的簇中,从而获得更准确、更加符合用户要求的聚类结果.目前的半监督聚类算法大多数通过修改已有的聚类算法或者结合度规学习,使聚类结果与点对约束尽可能地保持一致,却很少考虑点对约束对周围无约束数据的显式影响程度.提出一种由在顶点上的低层随机游走和在组件上的高层随机游走两部分构成的双层随机游走半监督聚类算法,其中,低层随机游走主要负责计算选出的约束顶点对其他顶点的影响范围和影响程度,称为组件;高层随机游走则进一步将各个点对约束以自适应的强度在组件上进行约束传播,把它们在每个顶点上的影响综合在一个簇指示矩阵中.UCI数据集和大型真实数据集上的实验结果表明,双层随机游走半监督聚类算法比其他半监督聚类算法更准确,也比较高效.
- 何萍徐晓华陆林陈崚
- 关键词：半监督聚类随机游走组件
