半监督聚类算法研究现状
半监督聚类算法研究现状
熊建斌;李振坤;刘怡俊
【期刊名称】《现代计算机(专业版)》
【年(卷),期】2009(000)012
【摘要】半监督聚类是近几年机器学习领域的一个新的研究方向,也是数据挖掘的一个重要分支,逐步成为许多领域的有用工具.对数据挖掘半监督聚类算法的研究现状及发展趋势进行了分析与概括,并比较分析几种典型半监督聚类算法的优点与局限性,以便于对半监督聚类算法作进一步的研究.
【总页数】5页(61-64,77)
【关键词】半监督聚类;数据挖掘;判别法
【作者】熊建斌;李振坤;刘怡俊
【作者单位】广东工业大学计算机学院,广州,510006;广东工业大学计算机学院,广州,510006;广东工业大学计算机学院,广州,510006
【正文语种】中文
【中图分类】
【相关文献】
1.基于粒子群算法的K均值半监督聚类算法研究 [J], 郭长友
2.基于距离度量学习的半监督多视角谱聚类算法 [J], 杨金鸿; 邓廷权
3.基于主动数据选取的半监督聚类算法 [J], 文平; 冷明伟; 陈晓云
4.一种半监督K均值多关系数据聚类算法 [J], 高滢; 刘大有; 齐红; 刘赫
5.基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法 [J], 赵小强; 谢亚萍
相关主题