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文檔簡介
1、近年來半監(jiān)督學(xué)習(xí)成為了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,作為半監(jiān)督學(xué)習(xí)分支之一的半監(jiān)督聚類也引起了越來越多的關(guān)注。與傳統(tǒng)聚類算法相比,半監(jiān)督聚類能利用少量的監(jiān)督信息引導(dǎo)更好的數(shù)據(jù)劃分或進(jìn)行度量學(xué)習(xí)(Metric learning),從而獲得更好的聚類結(jié)果?,F(xiàn)有的半監(jiān)督聚類算法基本上來自對(duì)無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的成功改造,通常情況下是在原有聚類算法的目標(biāo)函數(shù)中引入懲罰項(xiàng)來解決約束違反問題。均值偏移是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱門算法之一,但對(duì)于均值偏移的半監(jiān)督改
2、造無法直接借鑒上述方法,這似乎是導(dǎo)致半監(jiān)督均值偏移算法研究少的主要原因。
論文圍繞均值偏移算法的半監(jiān)督改造,提出了新的半監(jiān)督框架,并將該半監(jiān)督均值偏移模型應(yīng)用于圖像分割。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新與研究工作總結(jié)如下:
1.在全面總結(jié)了均值偏移算法的基礎(chǔ)上,運(yùn)用逐對(duì)約束傳播的思想,嘗試引入一個(gè)與均值偏移等價(jià)的目標(biāo)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)針對(duì)逐對(duì)約束的半監(jiān)督均值偏移(SSMS)模型,而且還可以利用少量監(jiān)督信息指導(dǎo)均值偏移中帶寬的選擇。在人
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