半监督聚类集成方法及其应用研究

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1、单位代码１０６０２Ｉ学号２０１３０１１５１１分类号ＴＴ３９１级公开＾心＇？摩吁务ＧＵＡＮＧＸＩＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕去学隹文半监督聚类集成方法及其应用研究－ｓｕｅｒｖｉｓｅｄＣＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｅｍｉｐｌｕｓｔｅｒｉｎｇＥｎｓｅｍｂｌｅＡｒｏａｃｈａｎｄＩｔｓＡｌｉｃａｔｉｏｎｐｐｐｐ学院：计算机科学与信息工程学院专业：计算机软件与理论研究方向：图像理解、机器学习年级：２０１３级研究生；韦斯婷指导教师！李志欣教授完成日期：２０１６年４月半盤督聚类集成方法及其应用研究

2、专业名称：计葬机软件与理论申请人：韦斯婷推导教师：李志欣教授论文答辩姜员会主席：＿姜员：半监督聚类集成方法及其应用研究：李志研巧生姓名：韦斯婷导师姓名欣２０１３：软件与理论研巧方向：图像理解级、机器学习年级专业：计算机摘要。随着信息技术和网络技术的迅猛发展，人们获取信息的能力和渠道得到极大的扩展。，也给信息的姐织如何快海量数据在丰富人们资讯的同时、查找和分析带来极大的挑战。速，成为很有价值的研究课题、准确地从海量知识库中提取有用的信息一一：寻找并利用输入数据集中方面，本文研究的聚类是数据分析的个重要研巧内容－实现训

3、练样本、潜藏的结构或者规律，按照最大化簇内相似性最小化簇间相似性的原则划分聚簇的预测。虽然数据收集方法的多样化和存储技术的快速发展使得收集数据变得相当容易，而在实际的某些应用中人们可获得少量的标签，但这些数据大多没有类别标记，至，应现实需要和时代要求今己提出大量信息，加上大数据时代下的数据对象抽象复杂改进的创新理论和方法，其中Ｗ半监督聚类和聚类集成为代表的研究取得了丰硕的成果。一。基于半监督聚类集成是论文研巧的重点。另方面，图像是多媒体时代重要的产物内容＂＂制约，建立语义的图像检索能有效存储和管理海量的图像资源，然而它受到语义鸿沟映射的图像标注成为多媒体

4、领域研巧的重要课题。现有图像标注效果在较大程度上依靠于’论文尝试从半监督聚图像分割和聚类技术，而分割方法难突破、无监督聚类效果不佳。类角度挖掘图像语义内容，对基于聚类的图像标注展开研巧论文首先分析聚类与半监督聚类的研究背景和现状；接着探讨半监督聚类集成关键技术图像自动标注中；然后重点阐述提出的约束与度量相结合的半监督聚类集成方法及其在：，结合最后对论文的应用，详细解释方法的理论基础和建模过程实验结果进行对比分析一：研究工作进行总结Ｗ及对进步研巧进行探讨和展望。论文取得的成果主要有。这两类算法现有的半监餐聚类算法主要有两类，基于约束的方法和基于度量的方

5、法，因为在实际，或者有自己的侧重点，但它们并不是完全分离开的说它们也存在共生关系。目前的基于约束和度量的融合算法中，两个因素都考虑的话可Ｗ得到更令人满意的结果一一方法大部分是在同个目标函数中实现两者优势互补，极少运用集成机制将两者整合到，分别采用基于约束的方致性函数中。本文提出约束和度量相结合的半监督聚类集成方法。法和基于度量的方法得到多个基聚类，最后运用集成策略将其整合求取最终结果。然关于图像数据的度量，先前的方法大都只考虑像素固有特征而像素与它的邻域像理的’目前通常采取素是紧密关联的，故在目标函数中考虑邻域空间信息是有必要也更合，的方法是计算均值、加

6、权均值或统计算子等但是这样得出的结果与实际特征之间仍然会一，由，存在或大或小的差距，为了缩小这样的差距文中考虑种新的方法像素之间的距离Ｉ一一，送它们的固有特征和邻域空间信息共同决定方法打破了传统的单视角，更加准确地反映出像素之间的度量关系。准确的度量测度有助于聚类性能的提高。图像的内容往往具有复杂性、模糊性、抽象性和多义性等特点，如果只是仅仅依靠低，层视觉特征对图像进行描述的说服力远远不够，这就需要将低层特征映射到高级语义得到能够反映图像内容的语义概念。文中采用关键词分类法自动获得辅助半监督聚类的区域标注（监督信息），进而将提出的约束与度量相结合的半

7、监督聚类集成方法与跨媒体相关模型结合，采用重采样和投票机制，实现图像自动标注，改善了标注性能。关键词；成对约束！度量测度；关键词分类！相对多数投票法：半监督聚类集成ＩＩ－ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｅｍｉｓｕｅｒｖｉｓｅｄＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＥｎｓｅｍｂｌｅｐＡｐｐｒｏａｃｈａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＮａｍｅ：ＳｉｔｉｎｇＷｅｉＴｕｔｏｒ：ＺｈｉｘｉｎＬｉＭａｊｏｒ：ＣｏｍｕｔｅｒＳｏｆｔｗａｒｅａｎｄＴｈｅｏ