Abstract-Traditional mönsterigenkänning innebär i allmänhet två uppgifter: oövervakad klusterbildning och övervakad klassificering. När man har tillgång till klassinformation är det ett viktigt problem som förtjänar att studeras, både när man samlar lärande och klassificerar lärande i en enda ram. Hittills behandlar de flesta algoritmer allmänt kluster lärande och klassificering lärande på ett sekventiellt eller två-steg sätt, dvs. först utföra kluster lärande för att utforska strukturer i data, och sedan utföra klassificering lärande på toppen av den erhållna strukturella informationen. Sådana sekventiella algoritmer kan dock inte alltid garantera den samtidiga optimaliteten för både kluster- och klassinlärning. I själva verket, kluster lärande i dessa algoritmer bara underlättar den efterföljande klassificeringen lärande och inte drar nytta av den senare. För att komma till rätta med detta problem presenteras en ram för samtidig inlärning av kluster och klassificering (SCC) i detta dokument. SCC syftar till att uppnå tre mål: 1) att uppnå en robust klassificering och klusterbildning samtidigt, 2) att utforma en effektiv och transparent klassificeringsmekanism, 3) att avslöja det underliggande sambandet mellan kluster och klasser. Med Bayesian-teorin och klungans bakåtriktade sannolikheter för klasser definierar vi därför en enda objektiv funktion som klusterprocessen är direkt inbäddad i. Genom att optimera denna objektiva funktion uppnås effektiva och robusta kluster- och klassificeringsresultat samtidigt. Experimentella resultat på både syntetiska och verkliga dataset visar att SCC uppnår lovande klassificerings- och klusterresultat samtidigt.
Cai m.fl. I REF föreslogs en "samtidig inlärningsram för klusterbildning och klassificering" för att förena fördelarna med att klassificera lärande och klusterutbildning i den gemensamma ramen med hämmade och rikliga omärkta data genom att optimera klustercentra i den objektiva funktionen, både klassificeringen lärande och kluster lärande kan realiseras samtidigt.
A simultaneous learning framework for clustering and classification
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}