半監督聚類集成的關鍵技術研究

《半監督聚類集成的關鍵技術研究》是依託西南交通大學，由王紅軍擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：半監督聚類集成的關鍵技術研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：王紅軍
• 依託單位：西南交通大學

項目摘要

半監督聚類集成是把半監督學習與聚類集成有機結合起來，提高聚類的正確率，以克服單個聚類算法本身固有的選擇性、偏差性、準確性低和泛化性差等缺點；同時克服無監督學習不能利用專家知識的缺陷，使學習結果的穩定性，泛化性，準確性和魯棒性都能得到提高。目前，半監督聚類集成的研究剛剛起步，還缺乏理論研究基礎。項目的主要研究目標是建立半監督聚類集成的理論基礎；其次是建立一個一般性的、指導性的半監督聚類集成的生成模型。本項目的主要研究內容包括：第一，進行半監督聚類集成的理論基礎研究；第二，建立半監督聚類集成的模型、並對模型進行推理求解，分析模型的複雜度，套用範圍和泛化性等，並且設計相應的算法；第三，半監督聚類集成實驗方面的研究，確定實驗數據，研究實驗種類和實驗步驟等；第四，半監督聚類集成的套用研究，把半監督聚類集成套用於入侵檢測、病毒分類和網路社會挖掘等系統。

結題摘要

半監督聚類集成的關鍵技術研究項目把半監督學習與聚類集成進行了有機結合，提高了聚類的正確率，從一定程度上克服單個聚類算法本身固有的選擇性、偏差性、準確性低和泛化性差等缺點；同時克服了無監督學習不能利用專家知識的缺陷，使學習結果的穩定性，泛化性，準確性和魯棒性都能得到提高。通過對半監督聚類集成的研究，建立和補充了半監督聚類集成的一些理論基礎，如論證了半監督聚類集成的收斂性和魯棒性，討論了各基聚類的多樣性等。建立一個一般性的、指導性的半監督聚類集成的生成模型。同時也建立了半監督聚類集成的軟投票，協同訓練，成對約束等模型來進行半監督聚類集成。對模型都進行推理，求解和設計算法，用多個數據集對模型進行了檢驗，最後把半監督聚類集成的套用在了圖像融合和入侵檢測等領域。