[發(fā)明專利]一種基于半監(jiān)督聚類的遷移學習方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210464867.3
• 申請日: 2012-11-16
• 公開（公告）號: CN103020122A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 初妍;陳曼;沈潔;夏琳琳;王勇;李麗潔;高迪;王興梅
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于半監(jiān)督聚類的遷移學習方法，其特征在于包括以下步驟：

（1）、計算目標數(shù)據(jù)與輔助數(shù)據(jù)各類中數(shù)據(jù)的相似度；

（2）、計算目標數(shù)據(jù)與輔助數(shù)據(jù)各類的平均相似度；

（3）、預分類：由平均相似度得到目標數(shù)據(jù)與類標簽的一個相似度權(quán)重向量，取向量中權(quán)重最大的為目標數(shù)據(jù)的標簽；

（4）、再分類：以目標數(shù)據(jù)為質(zhì)心，進行K-均值聚類，聚類成簇，每簇中以簇中數(shù)據(jù)占所屬類中總數(shù)據(jù)比例最大者的標簽為簇標簽；

（5）、將再分類結(jié)果與預分類結(jié)果做對比，若兩者相同，則增大相似度權(quán)重向量中類標簽權(quán)重；若不相同，則減小類標簽權(quán)重；

（6）、在最終形成的目標數(shù)據(jù)相似度權(quán)重向量中，挑選權(quán)重最大的數(shù)據(jù)標簽作為目標數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)標簽，從而形成最終分類器。