基于軟投票的半監(jiān)督聚類集成研究.pdf

1、聚類分析是一種最為廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其原理是先對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行聚類處理，然后對(duì)其結(jié)果進(jìn)行分析，試圖從中找到隱含的具有實(shí)用價(jià)值的信息。聚類就是將大量混為一團(tuán)的數(shù)據(jù)對(duì)象以它們之間的距離大小為依據(jù)進(jìn)行智能劃分處理，得到若干個(gè)簇并實(shí)現(xiàn)“相似同簇，相異異簇”的目的。聚類集成就是將某一種或某幾種算法作為基聚類器，并分別單獨(dú)進(jìn)行聚類來得到一組具有差異性的聚類結(jié)果，然后選取適當(dāng)集成方案對(duì)所有基聚類結(jié)果進(jìn)行合并，進(jìn)而得到一個(gè)新的聚類結(jié)果。聚類自身屬于

2、無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，半監(jiān)督聚類就是通過將少量的先驗(yàn)知識(shí)轉(zhuǎn)化成半監(jiān)督信息并將其用來引導(dǎo)聚類過程，進(jìn)而得到更為精確的數(shù)據(jù)對(duì)象劃分方案。半監(jiān)督聚類集成是由聚類集成技術(shù)和半監(jiān)督聚類技術(shù)進(jìn)行強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合所得，將半監(jiān)督信息加入到聚類集成過程之中，試圖得到更準(zhǔn)確的聚類集成結(jié)果。
　　通常聚類方法按照數(shù)據(jù)對(duì)象的劃分粒度可以分為硬聚類算法和軟聚類算法，其中硬聚類算法的最終結(jié)果為一組簇標(biāo)，也就表示一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象只能被分一個(gè)簇中;軟聚類算法的最終結(jié)果是一個(gè)隸屬

3、度矩陣，其表示了每一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象可同時(shí)屬于多個(gè)簇以及對(duì)應(yīng)的隸屬度值。目前已經(jīng)有學(xué)者證明了在某些方面軟聚類比硬聚類擁有更好的結(jié)果，但是常用的集成算法均是以硬聚類結(jié)果作為輸入，那么軟聚類結(jié)果則必須通過一個(gè)特定處理后才能作為其輸入，而這將會(huì)導(dǎo)致部分有價(jià)值的信息流失。為了更好地解決此類問題，本文提出了一種使用軟聚類結(jié)果的集成新方法——軟投票聚類集成算法，該算法具有更好的靈活性和通用性。此外，實(shí)驗(yàn)表明軟投票聚類集成算法能得到更好的聚類集成結(jié)果。