混合式聚類集成算法的研究

項目簡介

集成學習算法的提出是為了提高機器學習系統的穩定性與精確度，憑藉其優越的性能，大量針對於監督性學習問題的集成學習算法應運而生.近年來許多研究人員，試圖通過此類算法來提高非監督性學習中聚類分析的性能，其套用前景十分廣泛，包括基因分類，圖像分割，視頻檢索等。但其有很大的局限性，如:只針對單一特點的數據集有效和對數據集的簇結構有較強的假設性。為此，開發一種普遍適用於不同特點數據集的聚類集成算法極為迫切。本課題將提出一種具有多種優勢的混合式聚類集成學習模型，以解決以下主要問題:（1）通過提出一種新的混合學習樣本採樣機制，提高聚類集成學習中初始聚類分析的可靠性。（2）結合數據的局部和全局信息，構建一個全新的融合函式，從而適用於不同特點數據集的聚類分析。（3）在聚類分析中能夠自動確定正確的類數。綜上所述本課題將在集成學習算法方面提出較為前沿的理論研究，其研究成果必將具有較高的理論和實用價值。

科研成果

序號	標題	類型	作者
1	An adaptive semi-supervised clustering approach via multiple density-based information	期刊論文	Yang Y.(#)，Li Z.，Wang W.，Tao D.
2	BPMN 2.0 編排的形式語義和分析	期刊論文	楊雲(*)
3	A Robust Semi-supervised Learning Approach via Mixture of Label Information	期刊論文	Yang Y; Liu X.
4	一種基於局部和全局信息的採樣式聚類集成方法	專利	楊雲(#)
5	Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning	學術專著	Yang Y.(#)
6	Hybrid sampling-based clustering ensemble with global and local constitutions	期刊論文	Yang Y.; Jiang J.
7	一種基於多特徵融合與聚類集成的移動對象軌跡聚類方法	專利	楊雲(#)
8	一種基於多特徵集成的行人再識別方法	專利	楊雲(#)，劉曉芳
9	A Novel Bagging C4.5 Algorithm Based on Wrapper Feature Selection for Supporting Wise Clinical Decision Making	期刊論文	Shin-Jye Lee(#)，Zhaozhao Xu，Tong Li，Yun Yang(*)
10	Semi-Supervised Distance Metric Learning for Person Re-Identification	會議論文	Yang Y.
11	K-means based on Active Learning for Support Vector Machine	會議論文	Yang Y.
12	深度學習實戰	學術專著	楊雲(#)(*)，杜飛
13	一種基於k均值樣本預選的支持向量機主動學習方法	專利	楊雲(#)，任皓，何臻力
14	一種自適應的半監督密度聚類方法及系統	專利	楊雲(#)，李宗澤
15	Bi-weighted ensemble via HMM-based approaches for temporal data clustering	期刊論文	Yun Yang(#)，Jianmin Jiang

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