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电子发烧友网>电子资料下载>人工智能>密度峰值聚类算法实现LGG的半监督学习

密度峰值聚类算法实现LGG的半监督学习

2021-03-11 | pdf | 2.34 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  基于图的局部与全局一致性(LGC)半监督学习方法具有较高的标注正确率,但时间复杂度较高,难以适用于数据规模较大的实际应用场景。从缩小图的规模人手,提出一种全局一致性优化方法。使用改进后的密度峰值聚类算法,迭代地从数据集中筛选出多个中心点,以每个中心点为簇中心进行局部聚类,并以中心点为顶点构建图,实现基于LGC的半监督学习。实验结果表明,优化后的LGC方法在D31、 Aggregation等数据集上具有较好的鲁棒性,在标注正确率和算法执行时间上优势明显。

数据 算法 机器学习
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