無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)框架下學(xué)習(xí)分類(lèi)器系統(tǒng)聚類(lèi)與主干網(wǎng)提取方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域重要的研究方向之一,其應(yīng)用非常的廣泛。如數(shù)據(jù)聚類(lèi)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的主干網(wǎng)提取等。本文以投票集成聚類(lèi)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖聚類(lèi)為切入點(diǎn)進(jìn)行研究,取得的成績(jī)包括:
  (1)針對(duì)數(shù)據(jù)的集成聚類(lèi)問(wèn)題,提出了基于擴(kuò)展分類(lèi)器系統(tǒng)的投票集成聚類(lèi)方法?;跀U(kuò)展分類(lèi)器系統(tǒng)的投票集成聚類(lèi)方法,首先利用擴(kuò)展分類(lèi)器系統(tǒng)在不同聚類(lèi)個(gè)數(shù)的情況下生成一個(gè)聚類(lèi)結(jié)果集合;然后引入分裂策略從所有候選值中確定聚類(lèi)個(gè)數(shù);最后,采用基于多數(shù)投票的一致性方法獲得最

2、終聚類(lèi)結(jié)果。在人工數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明了所提出方法的有效性。
  (2)在基于擴(kuò)展分類(lèi)器系統(tǒng)的投票集成方法的基礎(chǔ)上,提出了基于擴(kuò)展分類(lèi)器系統(tǒng)的統(tǒng)一聚類(lèi)集成框架。該框架包括了更多適用的融合準(zhǔn)則、共識(shí)函數(shù)和自適應(yīng)集成等內(nèi)容。具體來(lái)說(shuō),在處理一個(gè)聚類(lèi)任務(wù)的時(shí)候,所提出的方法首先會(huì)執(zhí)行學(xué)習(xí)分類(lèi)器系統(tǒng)來(lái)生成幾個(gè)基聚類(lèi)結(jié)果。為了使這些結(jié)果之間存在較大的多樣性,本文對(duì)聚類(lèi)數(shù)據(jù)使用不同的初始化,比如使用不同的聚類(lèi)數(shù)目等。得到這些基聚類(lèi)

3、結(jié)果之后,我們提出的方法會(huì)使用相應(yīng)的策略來(lái)生成最終的聚類(lèi)結(jié)果。在人工數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提框架的有效性。
  (3)針對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖聚類(lèi)問(wèn)題,提出了一種基于不完全信息的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)主干網(wǎng)提取方法。主干網(wǎng)提取的目的主要是壓縮復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的邊和點(diǎn)數(shù)量,以盡量精簡(jiǎn)的子網(wǎng)絡(luò)保留原網(wǎng)絡(luò)的重要特征(如拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、點(diǎn)重要性特征等),從而幫助人們以更簡(jiǎn)單的形式來(lái)理解網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。本文以零模型為參考優(yōu)化邊過(guò)濾條件,并設(shè)計(jì)一種局部搜索模型

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