本文選題：高斯核函數(shù)　切入點：聚類分析　出處：《計算機應用研究》2017年12期

【摘要】：針對主動學習中構造初始分類器難以選取代表性樣本的問題,提出一種模糊核聚類采樣算法。該算法首先通過聚類分析技術將樣本集劃分,然后分別在類簇中心和類簇邊界區(qū)域選取樣本進行標注,最后依此構造初始分類器。在該算法中,通過高斯核函數(shù)將原始樣本空間中的點非線性變換到高維特征空間,以達到線性可聚的目的,并引入了一種基于局部密度的初始聚類中心選擇方法,從而改善聚類效果。為了提高采樣質(zhì)量,結合劃分后各類簇的樣本個數(shù)設計了一種采樣比例分配策略;同時,在采樣結束階段設計了一種后補采樣策略,以確保采樣個數(shù)達標。實驗結果分析表明,所提算法可以有效地減少構造初始分類器所需的人工標注負擔,并取得了較高的分類正確率。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to select representative samples by constructing initial classifiers in active learning, a fuzzy kernel clustering sampling algorithm is proposed. Then the samples are selected from the cluster center and the cluster boundary area to annotate, and then the initial classifier is constructed. In this algorithm, the point nonlinearity in the original sample space is transformed into the high dimensional feature space by Gao Si kernel function. In order to achieve linear convergence, an initial clustering center selection method based on local density is introduced to improve the clustering effect. A sampling proportional allocation strategy is designed in combination with the sample number of each cluster, and a supplementary sampling strategy is designed at the end of the sampling stage to ensure that the sampling number is up to the standard. The experimental results show that, The proposed algorithm can effectively reduce the manual labeling burden needed to construct the initial classifier and obtain a higher classification accuracy.
【作者單位】： 大連海事大學交通運輸管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71271034) 遼寧省自然科學基金資助項目(2014025015) 青年骨干教師基金資助項目(3132016045)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1663580