基于遗传算法的半监督学习研究

论文摘要

聚类是数据挖掘领域中的一种常用方法,它是通过数据之间的相似程度,把数据集分割成若干簇。传统的聚类没有利用到数据的监督信息,所以被当作是一种无监督的机器学习方法。半监督聚类就是利用数据的监督信息来帮助提升无监督聚类的性能。其中,数据的监督信息包括数据的类标记信息和数据间的成对约束信息（must-link约束和cannot-link约束）。半监督聚类是在无监督聚类中加入监督信息,利用这些监督信息来辅助聚类的学习。如何有效利用数据的监督信息来提升聚类学习的性能,是现今数据挖掘中的一个重要问题。目前,已有很多半监督聚类的有效方法。本文从遗传算法的角度研究半监督聚类方法,主要从两个方面出发,一方面研究在半监督聚类中利用成对约束信息的新方法,一方面研究如何改进现有的基于遗传算法的半监督聚类算法,使遗传算法更好地用于半监督聚类中。本文的主要工作及创新点包括：1、提出了近邻度这个新的概念。每个样本都有一个近邻度,近邻度大,说明该样本附近的样本分布比较稀疏,样本之间的距离比较远；反之,近邻度小,说明该样本附近的样本分布比较密集,样本之间的距离比较近。2、提出了一种在半监督聚类中利用成对约束信息的新方法。凝聚层次聚类（AHC）是层次聚类的一种,它采用自底向上的方式,把原子簇一步步合并起来。但是,AHC算法并没有利用到数据的监督信息,是一种无监督的聚类过程。本文把成对约束信息引入到AHC算法中,利用样本的近邻度,提出了基于成对约束的半监督凝聚层次聚类算法（PS-AHC）. PS-AHC算法利用成对约束来重新调整聚类簇之间的距离,使聚类簇之间的距离更真实,最终影响聚类的结果。实验结果说明了PS-AHC算法可以有效提升聚类性能。3、遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,是解决搜索问题的一种通用算法。现有的一种基于遗传算法的半监督聚类算法（LG-SSC）只利用了数据的类标记信息,并未利用数据的成对约束信息。本文提出了基于遗传算法的改进半监督聚类算法（PLG-SSC）,该算法同时利用了数据的类标记信息和成对约束信息,充分利用了数据的监督信息。在该算法中提出了PFDS样本分配方法,该方法充分减少了成对约束的违反个数。实验结果表明PLG-SSC算法能进一步提高聚类的准确率。

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