發(fā)布時(shí)間：2017-07-02 01:08

  本文關(guān)鍵詞：遷移近鄰傳播聚類算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在目標(biāo)域可利用數(shù)據(jù)匱乏的場(chǎng)景下,傳統(tǒng)聚類算法的性能往往會(huì)下降.在該場(chǎng)景下,通過(guò)抽取源域中的有用知識(shí)用于指導(dǎo)目標(biāo)域?qū)W習(xí)以得到更為合適的類別信息和聚類性能,是一種有效的學(xué)習(xí)策略.借此提出一種基于近鄰傳播的遷移聚類(transfer affinity propagation,簡(jiǎn)稱TAP)算法,在源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)分布相似的情況下,通過(guò)引入遷移學(xué)習(xí)機(jī)制來(lái)改善近鄰傳播聚類(affinity propagation,簡(jiǎn)稱AP)算法在數(shù)據(jù)匱乏場(chǎng)景下的聚類性能.為保證遷移的有效性,TAP在綜合考慮源域和目標(biāo)域的統(tǒng)計(jì)特性及幾何特征的基礎(chǔ)上改進(jìn)AP算法中的消息傳遞機(jī)制使其具備遷移能力,從而達(dá)到輔助目標(biāo)域?qū)W習(xí)的目的.此外,通過(guò)TAP對(duì)應(yīng)的因子圖,亦可說(shuō)明TAP可以以類似AP的消息傳遞機(jī)制,在目標(biāo)域數(shù)據(jù)匱乏的情況下進(jìn)行高效的知識(shí)遷移,為最終所獲得的聚類結(jié)果提供了保證.在模擬數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,所提出的算法較之經(jīng)典AP算法在處理非充分?jǐn)?shù)據(jù)聚類任務(wù)時(shí)具有更佳的性能.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遷移學(xué)習(xí) 統(tǒng)計(jì)特征 幾何結(jié)構(gòu) 近鄰傳播 聚類方法 非充分?jǐn)?shù)據(jù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61272210,61202311,61300151) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK2012552,BK20130155)~~
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： cn/1000-9825/4921.htm英文引用格式:Hang WL,Jiang YZ,Liu JF,Wang ST.Transfer affinity propagation clustering algorithm.Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software,2016,27(11):2796?2813(in Chinese).http://www.jos.org.cn/1000-9825/4921.htmTransfer Affinity Propaga

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本文編號(hào)：508077