基于先验知识的半监督聚类算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·半监督聚类研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 半监督聚类方法概述 | 第16-31页 |
| ·半监督聚类 | 第16-23页 |
| ·相似性度量准则 | 第17-19页 |
| ·基于距离学习的半监督聚类算法 | 第19-20页 |
| ·基于优化准则的半监督聚类算法 | 第20-23页 |
| ·算法验证数据 | 第23-27页 |
| ·UCI数据集 | 第24页 |
| ·文本数据集 | 第24-25页 |
| ·数据分布分析 | 第25-27页 |
| ·算法评价指标 | 第27-30页 |
| ·Rand与Jaccard指标 | 第27页 |
| ·F-measure指标 | 第27-28页 |
| ·e指标 | 第28-29页 |
| ·NMI指标 | 第29页 |
| ·Wave指标 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于标注数据的改进半监督聚类算法 | 第31-54页 |
| ·研究思路 | 第31-33页 |
| ·标注数据的消极作用 | 第31-33页 |
| ·改进方法 | 第33页 |
| ·标注数据重要性评价 | 第33-34页 |
| ·半监督聚类初始化优化方法 | 第34-38页 |
| ·初始化的重要性 | 第34-35页 |
| ·初始化优化方法 | 第35-38页 |
| ·半监督双向选择方法 | 第38-46页 |
| ·问题描述 | 第38-39页 |
| ·半监督双向选择策略 | 第39-40页 |
| ·半监督双向选择聚类算法 | 第40-46页 |
| ·实验结果与讨论 | 第46-53页 |
| ·实验方案 | 第46-47页 |
| ·结果与分析 | 第47-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 4 基于约束对数据的改进半监督聚类算法 | 第54-71页 |
| ·研究思路 | 第54-57页 |
| ·约束对数据与标注数据的比较 | 第54页 |
| ·约束对数据的消极作用 | 第54-56页 |
| ·算法改进方法 | 第56-57页 |
| ·基于约束对的Clique建模 | 第57-61页 |
| ·Clique的生成 | 第57-58页 |
| ·Clique的重要性度量 | 第58-59页 |
| ·Clique的势能作用 | 第59-60页 |
| ·Clique的反馈作用 | 第60-61页 |
| ·结合Clique的半监督聚类算法 | 第61-65页 |
| ·竞争凝聚聚类算法 | 第61-63页 |
| ·结合Clique的半监督竞争凝聚聚类算法 | 第63-65页 |
| ·实验结果与讨论 | 第65-70页 |
| ·实验方案 | 第65-67页 |
| ·结果与分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文及项目参加情况 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
