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Constrained clustering with weak label prior

Frontiers of Computer Science 2024年第3期18卷 117-132页

作者： Jing ZHANG Ruidong FAN Hong TAO Jiacheng JIANG Chenping HOU College of Sciences National University of Defense TechnologyChangsha 410073China

Clustering is widely exploited in data *** has been proved that embedding weak label prior into clustering is effective to promote its *** researches mainly focus on only one type of ***,in many real scenarios,two kinds of weak label prior information,e.g.,pairwise constraints and cluster ratio,are easily obtained or already *** to incorporate them to improve clustering performance is important but rarely *** propose a novel constrained Clustering with weak label prior method(CWLP),which is an integrated *** the unified spectral clustering model,the pairwise constraints are employed as a regularizer in spectral embedding and label proportion is added as a constraint in spectral *** approximate a variant of the embedding matrix more precisely,we replace a cluster indicator matrix with its scaled *** of fixing an initial similarity matrix,we propose a new similarity matrix that is more suitable for deriving clustering *** for the theoretical convergence and computational complexity analyses,we validate the effectiveness of CWLP through several benchmark datasets,together with its ability to discriminate suspected breast cancer patients from healthy *** experimental evaluation illustrates the superiority of our proposed approach.

关键词： clustering weak label prior cluster ratio pairwise constraints

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