面向限制K-means算法的迭代学习分配次序策略

摘要：

结合关联限制K-means算法能有效地提高聚类结果,但对数据对象分配次序却非常敏感.为获得一个好的分配次序,提出了一种基于分配次序聚类不稳定性的迭代学习算法.根据Cop-Kmeans算法的稳定性特点,采用迭代思想,逐步确定数据对象的稳定性,进而确定分配次序.实验结果表明,基于分配次序聚类不稳定性迭代学习算法有效地提高了Cop-Kmeans算法的准确率.

关键词：聚类分析、半监督聚类、K-means、关联限制

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目60805042;福建省教育厅科技项目JA11015

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：196-198,209