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基于近鄰傳播的遷移聚類(lèi)算法

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  在目標(biāo)域可利用數(shù)據(jù)匱乏的場(chǎng)景下,傳統(tǒng)聚類(lèi)算法的性能往往會(huì)下降,在該場(chǎng)景下,通過(guò)抽取源域中的有用知識(shí)用于指導(dǎo)目標(biāo)域?qū)W習(xí)以得到更為合適的類(lèi)別信息和聚類(lèi)性能,是一種有效的學(xué)習(xí)策略.借此提出一種基于近鄰傳播的遷移聚類(lèi)(transfer affinity propagation,簡(jiǎn)稱(chēng)TAP)算法,在源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)分布相似的情況下,通過(guò)引入遷移學(xué)習(xí)機(jī)制來(lái)改善近鄰傳播聚類(lèi)(affinity propagation,簡(jiǎn)稱(chēng)AP)算法在數(shù)據(jù)匱乏場(chǎng)景下的聚類(lèi)性能,為保證遷移的有效性,TAP在綜合考慮源域和目標(biāo)域的統(tǒng)計(jì)特性及幾何特征的基礎(chǔ)上改進(jìn)AP算法中的消息傳遞機(jī)制使其具備遷移能力,從而達(dá)到輔助目標(biāo)域?qū)W習(xí)的目的.此外,通過(guò)TAP對(duì)應(yīng)的因子圖,亦可說(shuō)明TAP可以以類(lèi)似AP的消息傳遞機(jī)制,在目標(biāo)域數(shù)據(jù)匱乏的情況下進(jìn)行高效的知識(shí)遷移,為最終所獲得的聚類(lèi)結(jié)果提供了保證.在模擬數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,所提出的算法較之經(jīng)典AP算法在處理非充分?jǐn)?shù)據(jù)聚類(lèi)任務(wù)時(shí)具有更佳的性能.

基于近鄰傳播的遷移聚類(lèi)算法

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