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公开(公告)号：CN105069137A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510507976.2
申请日：2015-08-18
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
CPC classification number: G06F17/30705 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种基于概念分解的半监督文档分类方法，包括：对原始数据矩阵作分解，将数据转换到低维空间，得到既有邻域保持、相似性保持以及约束保持的原始数据在低维空间的近似矩阵；利用算法接收参数K对原始数据的低维近似矩阵进行聚类，得到聚类结果；利用精确度和互信息两种评价标准对所述聚类结果进行评价。本发明基于概念分解，不仅考虑了原始数据的邻域保持特性，同时还考虑了数据点相似在原始空间和低维流形空间的一致性，以及约束对在原始空间和转换空间的约束保持，使得聚类性能不仅在先验信息较多的时候大大提高，在先验信息很少的时候依然能保持较好的聚类性能。本发明还公开了一种基于概念分解的半监督文档分类系统。
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公开(公告)号：CN105069137B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201510507976.2
申请日：2015-08-18
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概念分解的半监督文档分类方法，包括：对原始数据矩阵作分解，将数据转换到低维空间，得到既有邻域保持、相似性保持以及约束保持的原始数据在低维空间的近似矩阵；利用算法接收参数K对原始数据的低维近似矩阵进行聚类，得到聚类结果；利用精确度和互信息两种评价标准对所述聚类结果进行评价。本发明基于概念分解，不仅考虑了原始数据的邻域保持特性，同时还考虑了数据点相似在原始空间和低维流形空间的一致性，以及约束对在原始空间和转换空间的约束保持，使得聚类性能不仅在先验信息较多的时候大大提高，在先验信息很少的时候依然能保持较好的聚类性能。本发明还公开了一种基于概念分解的半监督文档分类系统。
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公开(公告)号：CN105023026B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201510508103.3
申请日：2015-08-18
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于非负矩阵分解的半监督聚类方法，包括：对原始数据矩阵作非负矩阵分解投影，得到既有邻域保持又有相似性保持的原始数据的低维近似矩阵；利用算法接收参数K对原始数据的低维近似矩阵进行聚类，得到聚类结果；利用精确度和互信息两种评价标准对所述聚类结果进行评价。本发明基于非负矩阵分解，不仅考虑了原始数据的邻域保持，同时还考虑了相似性在原始空间和低维流形子空间的一致性，使得聚类性能在先验信息较多的时候大大提高，在先验信息很少的时候依然能保持较好的聚类性能。本发明还公开了一种基于非负矩阵分解的半监督聚类系统。
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公开(公告)号：CN105023026A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510508103.3
申请日：2015-08-18
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种基于非负矩阵分解的半监督聚类方法，包括：对原始数据矩阵作非负矩阵分解投影，得到既有邻域保持又有相似性保持的原始数据的低维近似矩阵；利用算法接收参数K对原始数据的低维近似矩阵进行聚类，得到聚类结果；利用精确度和互信息两种评价标准对所述聚类结果进行评价。本发明基于非负矩阵分解，不仅考虑了原始数据的邻域保持，同时还考虑了相似性在原始空间和低维流形子空间的一致性，使得聚类性能在先验信息较多的时候大大提高，在先验信息很少的时候依然能保持较好的聚类性能。本发明还公开了一种基于非负矩阵分解的半监督聚类系统。
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