基于近鄰傳播的遷移聚類算法
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標簽：聚類算法(12092)
在目標域可利用數(shù)據(jù)匱乏的場景下，傳統(tǒng)聚類算法的性能往往會下降，在該場景下，通過抽取源域中的有用知識用于指導目標域?qū)W習以得到更為合適的類別信息和聚類性能，是一種有效的學習策略．借此提出一種基于近鄰傳播的遷移聚類（transfer affinity propagation，簡稱TAP）算法，在源域和目標域數(shù)據(jù)分布相似的情況下，通過引入遷移學習機制來改善近鄰傳播聚類（affinity propagation，簡稱AP）算法在數(shù)據(jù)匱乏場景下的聚類性能，為保證遷移的有效性，TAP在綜合考慮源域和目標域的統(tǒng)計特性及幾何特征的基礎(chǔ)上改進AP算法中的消息傳遞機制使其具備遷移能力，從而達到輔助目標域?qū)W習的目的．此外，通過TAP對應的因子圖，亦可說明TAP可以以類似AP的消息傳遞機制，在目標域數(shù)據(jù)匱乏的情況下進行高效的知識遷移，為最終所獲得的聚類結(jié)果提供了保證．在模擬數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上的仿真實驗結(jié)果顯示，所提出的算法較之經(jīng)典AP算法在處理非充分數(shù)據(jù)聚類任務(wù)時具有更佳的性能．
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