论文标题：Constrained clustering with weak label prior

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Jing ZHANG, Ruidong FAN, Hong TAO, Jiacheng JIANG, Chenping HOU

发表时间：06 Sep 2023

DOI：10.1007/s11704-023-3355-7

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针对复合弱标签先验信息的聚类问题，国防科技大学侯臣平教授等人通过在集成框架中使用复合弱标签先验，提供了弱标签先验的约束聚类。

文章信息

标 题：

Constrained clustering with weak label prior

引用格式：

Jing ZHANG, Ruidong FAN, Hong TAO, Jiacheng JIANG, Chenping HOU. Constrained clustering with weak label prior. Front. Comput. Sci., 2024, 18(3): 183338

阅读原文：

文章概述

本文提出了一种新颖的弱标签先验约束聚类方法（CWLP），这是一个集成框架。在统一谱聚类模型中，成对约束用作谱嵌入中的正则化，并且添加标签比例作为谱旋转中的约束。

图 (a) 高光谱图像的伪彩色图像。(b) 两个一定连接的样本用红色实线表示，不能连接的样本用蓝色虚线表示。

技术步骤

在统一谱聚类模型中，成对约束用作谱嵌入中的正则化器，并且添加标签比例作为谱旋转中的约束。为了更精确地近似嵌入矩阵的变体，聚类指示矩阵被替换为其缩放版本。此外，不是固定初始相似度矩阵。研究人员提出了一种新的相似度矩阵，更适合导出聚类结果。除了理论收敛性和计算复杂性分析之外，我们还通过几个基准数据集验证了该提议的有效性，以及其区分疑似乳腺癌患者与健康对照的能力。

图2 复合弱标签先验在提高聚类置信度方面起着至关重要的作用

实验结果

对十个基准数据集的大量实验清楚地验证了所提出的弱标签先验约束聚类方法的有效性。

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