Matlab实现半监督稀疏K-Means算法代码解析

资源摘要信息:"一种半监督的稀疏K-Means算法的Matlab实现" 该存储库包含用于实现一种半监督稀疏K-Means（Semi-Supervised Sparse K-Means, PCSKM）算法的Matlab代码。该算法结合了半监督学习和稀疏聚类的思想，旨在提升K-Means算法在数据集上的性能，特别是在处理高维数据时。以下是代码实现中涉及的关键知识点： 1. 稀疏K-Means算法： 稀疏K-Means算法是一种对传统K-Means算法的改进，它通过引入稀疏性约束来提高聚类的质量。稀疏性约束通常通过对聚类中心添加L1正则化项实现，这有助于生成更加稀疏、更具解释性的聚类中心。 2. 半监督学习： 半监督学习是机器学习的一种范式，它结合了少量有标签数据和大量无标签数据来构建模型。在半监督稀疏K-Means算法中，有标签数据用于指导聚类过程，而无标签数据用于发现数据的潜在结构。 3. 随机种子： 在Matlab代码中，通过设置随机种子（0或1），可以决定算法在运行时是否使用固定的随机数种子。设置随机种子有助于保证实验的可重复性，因为相同的种子将产生相同的随机数序列。 4. 算法重载： 代码中提到的"JMPCKM_OVERLOAD"可能是指是否采用改进的MPCK-Means算法。如果设置为1，则使用重载版本的算法；如果设置为0，则不使用。这涉及到算法的选择与优化策略。 5. 约束条件的选择： 代码中的"CONSTR_PERC"选项决定了是使用固定数量的约束还是基于百分比的约束。这影响了算法对数据的约束策略，进而影响聚类结果的稳定性和质量。 6. 日志记录： 日志记录选项包括无日志文件且无显示（0），仅日志文件（1），仅显示（2），以及显示和日志文件（其他）。这些设置用于在算法执行过程中记录相关信息，便于后续分析和调试。 7. 约束类型与数量： "constraints_type"和"Constraints_number"选项分别用于选择约束类型和确定约束的数量或百分比。这些选项涉及到算法中用于控制聚类过程的特定约束。 8. 迭代次数： "citer"变量控制每个约束的迭代次数。迭代次数的选择对算法的收敛速度和最终的聚类质量都有重要影响。 9. 稀疏性参数值： "sstep"和"maxIter"选项分别用于设定要测试的稀疏性参数值及其步长，以及算法迭代达到收敛的最大次数。这些参数对算法的稀疏性和聚类效果有决定性作用。 10. K折验证： "k折"选项用于选择进行交叉验证的k值。K折交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术，通过将数据集分成k个子集，轮流将其中一个子集用作验证集，其余作为训练集。 11. 统计信息生成： "CVstatsPer.m"文件用于生成关于数据集的统计信息。这些统计信息有助于理解数据集的结构和特征，为聚类分析提供支持。 标签"系统开源"表明该Matlab代码是公开的，任何人都可以访问、使用和修改这段代码，以适应不同的应用场景。代码的开源特性鼓励了学术界和工业界的协作与创新，对于推动算法的发展和应用具有重要意义。 压缩包子文件的文件名称列表显示了代码库中包含的主要文件。这些文件共同构成了整个半监督稀疏K-Means算法的实现框架，确保了算法的正确执行和结果的生成。