结合聚类边界采样的主动学习

作     者：胡峰 李路正 代劲 刘群 HU Feng;LI Luzheng;DAI Jin;LIU Qun

作者机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 

出 版 物：《智能系统学报》 (CAAI Transactions on Intelligent Systems)

年 卷 期：2024年第19卷第2期

页      面：482-492页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFC0832102) 重庆市教委重点合作项目(HZ2021008) 重庆市自然科学基金项目(cstc2021jcyj-msxmX0849) 

主　　题：主动学习 机器学习 聚类边界 密度峰值聚类 几何采样 信息熵 版本空间 主动聚类 

摘      要：主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的一种有效手段。为此,结合密度聚类边界采样,开展主动学习方法的研究。针对容易产生分类错误的聚类边界区域,通过计算样本密度,提出一种密度峰值聚类边界点采样方法;在此基础上,给出密度熵的定义,并利用密度熵对聚类边界区域进行启发式搜索,提出一种基于聚类边界采样的主动学习方法。试验结果表明,与文献中的5种主动学习算法相比,该算法能够以更少标记量获得同等甚至更高的分类性能,是一种有效的主动学习算法;在标记不足,无标签样本总量20%的情况下,算法在Accuracy、F-score等指标上取得较好的结果。