Abstract-De befintliga, halvövervakade, spektral klustering metoder har två stora nackdelar, dvs. antingen de inte kan hantera flera kategorier av övervakning eller de ibland uppvisar instabil effektivitet. För att ta itu med dessa frågor, två normaliserade affinitet och straff gemensamt begränsade spektral klustering ramar samt deras motsvarande algoritmer, som kallas typ-I affinitet och straff gemensamt begränsade spektral kluster (TI-APJCSC) och typ-II affinitet och straff gemensamt begränsade spektral kluster (TII-APJCSC), respektive, föreslås i detta dokument. TI avser typ I och TII till typ II. Betydelsen av detta dokument är fyrfaldig. För det första är både TI-APJCSC och TII-APJCSC betydligt effektivare än de befintliga metoderna, eftersom de drar nytta av den distinkta affiniteten och påföljderna gemensamt begränsade strategier. För det andra är både TI-APJCSC och TII-APJCSC fullt kompatibla med de tre välkända tillsynskategorierna, dvs. klassetiketter, parvisa begränsningar och grupperingsinformation. För det tredje är både TI-APJCSC och TII-APJCSC på grund av den känsliga standardiseringen ganska flexibla. Med en enkel avräkningsfaktor som varierar i det lilla fasta intervallet (0, 1] kan de själv anpassa sig till vilket semiövervakat scenario som helst. Slutligen visar både TI-APJCSC och TII-APJCSC en stark robusthet, inte bara för antalet parvisa begränsningar utan även för parametern för affinitetsmätning. Som sådan är de nya TI-APJCSC- och TII-APJCSC-algoritmerna mycket praktiska för medelstora och småskaliga halvövervakade datamängder. De experimentella studierna utvärderade och visade dessa fördelar både på syntetiska och i verkligheten halvövervakade datamängder.
Qian m.fl. REF utvecklade ett ramverk för spektralkluster som gör det möjligt att använda sidoinformation i form av parvisa begränsningar, partiell märkning och grupperingsinformation.
Affinity and Penalty Jointly Constrained Spectral Clustering With All-Compatibility, Flexibility, and Robustness
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}