本文選題：遷移學(xué)習(xí) + 跨源域?qū)W習(xí)��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年02期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)遷移學(xué)習(xí)聚類算法因單一源域到單一目標(biāo)域且兩者類別數(shù)必須一致的約束而達(dá)不到良好的聚類效果問題,提出了一種跨源域?qū)W習(xí)的聚類算法。該算法具有三大優(yōu)點(diǎn):a)僅擴(kuò)大源域數(shù)目且取消了源域類別數(shù)的限定,算法可以自適應(yīng)選擇源域進(jìn)行學(xué)習(xí),所以算法的遷移學(xué)習(xí)能夠得到較大的提升;b)由于所利用的源域知識(shí)不會(huì)暴露原數(shù)據(jù),所以算法具有良好的源域數(shù)據(jù)隱私保護(hù)性;c)通過調(diào)節(jié)平衡參數(shù)可以使算法退化為傳統(tǒng)的聚類算法,因此該算法的聚類性能是有所保障的。通過在模擬數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法較之現(xiàn)有遷移學(xué)習(xí)聚類算法具有更好的遷移能力,且聚類性能及魯棒性也有較大的提升。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional migration learning clustering algorithm can not achieve good clustering effect due to the constraints of single source domain to single target domain and the number of categories must be consistent, a cross-source learning clustering algorithm is proposed. The algorithm only expands the number of source fields and cancels the number of source domain categories, so the algorithm can choose the source domain to learn. Therefore, the transfer learning of the algorithm can be greatly promoted.) since the source domain knowledge used does not expose the original data, Therefore, the algorithm has good privacy protection in source domain. By adjusting the balance parameters, the algorithm can be reduced to a traditional clustering algorithm, so the clustering performance of the algorithm is guaranteed. The experiments on simulated data sets and real data sets show that the proposed algorithm has better migration capability than the existing migration learning clustering algorithms, and the clustering performance and robustness are improved greatly.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK2011003)
【分類號(hào)】：TP311.13

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1855539