半监督平面聚类算法设计

作者：杨红鑫; 杨绪兵; 张福全; 业巧林半监督聚类平面分布鲁棒性l1范数度量

摘要：采用以平面为原型来拟合样本的思想设计学习机,已在机器学习和数据挖掘等领域引起广泛关注,然而,如何利用少量标记样本,兼顾平面原型特点实现聚类,鲜见报道.以kPC(k⁃Plane Clustering)为切入点,在有标样本极端少的情况下,设计了半监督型平面聚类算法semi⁃kPC.考虑到L1范数较L2范数更为鲁棒的事实,在已有工作L1kPC(L1 norm kPC)的基础上,提出基于L1范数的半监督聚类方法semi⁃L1kPC.从每类仅有一个已标样本出发,在人工数据集和UCI数据集上的实验表明:(1)在XOR(Exclusive OR)问题上,平面型的聚类方法的聚类准确率均显著高于k⁃means算法,因为k⁃means无法利用平面特性;(2)在引入少量监督信息后,半监督型聚类方法semi⁃kPC和semi⁃L1kPC比其他聚类方法的聚类准确率更高;(3)采用L1范数的semi⁃L1kPC比semi⁃kPC的鲁棒性更好.

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