扩展约束下的CE-SSC:半监督谱聚类算法提升高维数据聚类性能

本文主要探讨了"扩展约束的半监督谱聚类算法研究"，该论文发表于2014年，着重于解决半监督聚类中的挑战。在当前的研究背景下，半监督学习被广泛认为可以提升无监督聚类的性能，因为它利用有标签数据指导聚类过程。然而，传统的半监督聚类算法如CBSSC和基于特征投影的方法存在局限性：CBSSC难以选择合适的惩罚因子来处理冲突，而Tang的算法依赖于成对约束，无法充分利用大量未标注样本。 为克服这些挑战，作者提出了CE-SSC（基于扩展约束的半监督谱聚类算法）。该算法的核心创新在于扩展已知的约束集，通过引入密度敏感的距离度量，这使得算法能够动态调整样本点间的相似性，从而更好地反映数据集的分布信息。谱聚类作为一种基于图论的聚类方法，结合半监督学习，能够有效地处理高维度数据，同时降低聚类的时间复杂度。 传统的must-link和cannot-link约束仅限于单一对样本的关系，而扩展约束则提供了更丰富的表达方式，例如二值传输关系，允许在聚类过程中考虑更多的上下文信息。这使得CE-SSC在面对高维数据和复杂约束时展现出更好的聚类效果。孙光辉和潘梅森作为湖南文理学院计算机学院的研究者，他们的工作通过对UCI基准集的实验验证了CE-SSC的有效性和优越性。 这篇论文提供了一种改进的半监督聚类策略，通过扩展约束和密度敏感的距离计算，增强了聚类算法的鲁棒性和准确性，对于处理实际数据集中的复杂聚类问题具有重要的理论价值和实践意义。