主动半监督K_means聚类算法在百万级数据中的研究与应用

资源摘要信息:"该资源包含了吕峰撰写的研究论文《主动半监督K_means聚类算法研究及应用》，该论文主要探讨了如何在大规模数据集上应用半监督学习改进K_means聚类算法。K_means聚类是一种广泛使用的无监督学习算法，它通过迭代寻找数据点的聚类中心，以最小化每个数据点到其聚类中心的欧几里得距离的平方和。然而，当处理数以百万计的大型数据集时，K_means算法面临着计算复杂度高和聚类效果不佳的挑战。在半监督学习的框架下，算法利用一部分已标记的数据点来指导聚类过程，这有助于提高聚类的质量和效率。 为了有效地结合半监督学习和K_means聚类，吕峰提出了一种主动半监督学习策略。这种方法不仅利用了少量标记数据，还主动选择部分未标记的数据点进行标记，从而在保证聚类质量的同时最大化利用有限的标记资源。该策略的核心在于有效地选择那些对聚类结果影响最大的未标记数据点进行标记，并将其纳入到聚类模型的训练过程中。 文章中还介绍了一个基于此算法的师生模型，即教师模型负责选择数据点进行标记，而学生模型则负责使用这些数据点进行学习和聚类。这种模型的建立有助于减少人工干预，提高算法的自动化程度。 除了理论分析和模型构建外，论文还提供了实证研究，通过将主动半监督K_means聚类算法应用于百万级数据集，验证了算法的有效性和优越性。研究结果表明，该算法能够有效处理大规模数据集的聚类问题，并在聚类准确率、计算效率等方面优于传统的K_means算法和一些其他半监督学习算法。 综上所述，这篇论文对主动半监督学习和聚类算法领域的研究做出了贡献，特别是在处理大规模数据集时的应用，为相关领域的研究和实践提供了新的思路和方法。" 由于该资源为CAJ文件格式，这是一种中国学术期刊的专用格式，读者需要使用相应的CAJ阅读器软件打开和查看。文件列表中的".rar"扩展名表明该资源可能经过了压缩打包处理，需要使用压缩工具解压后才能获取CAJ文件。