Halvövervakad klusterbildning använder en liten mängd övervakade data för att hjälpa oövervakat lärande. Ett typiskt tillvägagångssätt anger ett begränsat antal must-link och kan inte koppla samman begränsningar mellan par av exempel. I detta dokument presenteras en pairwise begränsad klusterram och en ny metod för att aktivt välja informativa pairwise begränsningar för att få förbättrad klusterprestanda. Kluster och aktiva inlärningsmetoder är både lätta att skalbara till stora dataset, och kan hantera mycket högdimensionella data. Experimentella och teoretiska resultat bekräftar att denna aktiva fråga av parvisa begränsningar avsevärt förbättrar noggrannheten av klusterering när det ges en relativt liten mängd övervakning. I många data mining och maskininlärning uppgifter, det finns en stor tillgång på omärkta data men begränsade märkta data, eftersom märkta data kan vara dyrt att generera. Följaktligen har halvövervakat lärande, lärande från en kombination av både märkta och omärkta data, blivit ett ämne av stort intresse på senare tid [6, 20, 30]. Mer specifikt, halvövervakad klusterbildning, användning av klassetiketter eller parvisa begränsningar på vissa exempel för att stödja oövervakad klusterbildning, har varit i fokus för flera nya projekt [4, 22, 33, 34]. I en halvövervakad klustermiljö fokuserar man på att samla in stora mängder omärkta data i närvaro av en liten mängd övervakade data. I detta sammanhang överväger vi ett ramverk som har parvis måste-länka och inte kan länka begränsningar mellan punkter i en datauppsättning (med en tillhörande kostnad för att bryta mot varje begränsning), förutom att ha avstånd mellan punkterna. Dessa begränsningar anger att två exempel måste vara i samma kluster (must-link) eller olika kluster (kan inte länka) [33]. I verkliga världen oövervakade lärande uppgifter, t.ex., kluster för högtalaridentifiering i ett samtal [17], visuell korrespondens i multiview bildbehandling [7], klustering multi-spectral information från Mars bilder [32], etc., med tanke på övervakning i form av begränsningar är i allmänhet mer praktiskt än
En annan relaterad forskningslinje inom maskininlärning är klusterbildning eller klassificering med begränsningar REF, där övervakning ges i form av begränsningar.
Active Semi-Supervision for Pairwise Constrained Clustering
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}