最小代价路径标签传播算法

发布时间：2017-09-12 11:45

  本文关键词：最小代价路径标签传播算法

  更多相关文章： 基于图的半监督分类 最小代价路径 图的连通性 最小生成树 图像分类

【摘要】：现有的半监督分类方法由于时间复杂度较高等原因无法用于稍大规模的图像分类.该文根据聚类假设,通过寻找标签在图中进行传播的最主要路径,即最小代价路径,提出了最小代价路径标签传播算法(Minimum Cost Path Label Propagation,MCPLP).该算法通过变形的最小生成树得到无标记样本到标记样本间的最小代价路径,使标记沿着节点间代价最小的路径传播来实现分类,每个节点仅需被传播一次就能得到它们的标记.同时发现本文算法以及其他这类基于图的标签传播半监督分类方法由于构建的稀疏图存在图的连通性问题,导致可能出现标签不能被传播到所有节点,即存在数据不能被分类的情况.我们研究了图的双向不连通问题和图的单向不连通问题(非对称图),提出构建稀疏对称矩阵增强图的连通性以及对未分类数据进行再次分类的方法,解决由连通性带来的数据不能被全部分类的问题.分析及实验结果表明提出的MCPLP算法不仅具有较低的时间复杂度,而且有较高的分类正确率.通过对大规模图像的分类实验,验证了MCPLP算法同样适合于大规模的图像数据分类.
【作者单位】： 陕西师范大学计算机科学学院;
【关键词】： 基于图的半监督分类 最小代价路径 图的连通性 最小生成树 图像分类
【基金】：国家自然科学基金(41171338,41471280,61401265)资助
【分类号】：TP181;TP391.41
【正文快照】：

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 刘建伟;刘媛;罗雄麟;;半监督学习方法[J];计算机学报;2015年08期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 汪西莉;蔺洪帅;;最小代价路径标签传播算法[J];计算机学报;2016年07期

2 徐明亮;王士同;杭文龙;;一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法[J];自动化学报;2016年02期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 马蕾;汪西莉;;基于支持向量机协同训练的半监督回归[J];计算机工程与应用;2011年03期

2 吴毓龙;袁平波;;密度敏感的距离测度在特定图像聚类中的应用[J];计算机工程;2009年06期

3 尹学松;胡思良;陈松灿;;基于成对约束的判别型半监督聚类分析[J];软件学报;2008年11期

4 彭岩;张道强;;半监督典型相关分析算法[J];软件学报;2008年11期

5 张亮;李敏强;;半监督聚类中基于密度的约束扩展方法[J];计算机工程;2008年10期

6 罗晓清;王士同;;基于双近邻测度的半监督聚类方法[J];计算机应用与软件;2008年04期

7 杨剑;王珏;钟宁;;流形上的Laplacian半监督回归[J];计算机研究与发展;2007年07期

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1 韩秀苓，程凡，高建林，李传光;管道自适应有源噪声控制算法[J];Journal of Beijing Institute of Technology(English Edition);1995年01期

2 陶新民;徐晶;童智靖;刘玉;;不均衡数据下基于阴性免疫的过抽样新算法[J];控制与决策;2010年06期

3 赵国峰;闫亮;;用于快速流分类的关键字分解Hash算法[J];计算机工程;2010年16期

4 郭雷勇;谭洪舟;高守平;郭笑梅;;RFID系统阅读器反碰撞算法分类与研究[J];计算机技术与发展;2009年09期

5 郝水侠,李凡长;多Agent的并行思智算法[J];计算机工程与应用;2004年10期

6 刘贝家;方景龙;;基于SVDD的多示例学习算法[J];科技通报;2011年02期

7 田大东;邓伟;;基于不同惩罚系数的SMO改进算法[J];计算机应用;2008年09期

8 许敏;王士同;顾鑫;;TL-SVM:一种迁移学习算法[J];控制与决策;2014年01期

9 李雅林;张化祥;张顺;;基于近邻加权及多示例的多标记学习改进算法[J];计算机工程与应用;2013年16期

10 罗玉华,李三立;RISC多发射结构中循环优化的软件流水算法[J];计算机学报;1993年09期

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 吴涛;粒子群及量子行为粒子群优化算法的改进研究[D];西南交通大学;2014年

2 徐勇;分布式压缩感知的算法及其应用研究[D];中国地质大学;2015年

3 蔡先发;基于图的半监督算法及其应用研究[D];华南理工大学;2013年

4 蒋良孝;朴素贝叶斯分类器及其改进算法研究[D];中国地质大学;2009年

5 李美安;普适分布式互斥算法及应用[D];电子科技大学;2007年

6 孙岩;贝叶斯网络结构学习算法研究与应用[D];大连理工大学;2010年

7 吴伟宁;主动学习算法中采样策略研究[D];哈尔滨工业大学;2013年

8 汪庆淼;基于目标函数的模糊聚类新算法及其应用研究[D];江苏大学;2014年

9 戴朝华;搜寻者优化算法及其应用研究[D];西南交通大学;2009年

10 李小冬;核极限学习机的理论与算法及其在图像处理中的应用[D];浙江大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李超;基于标签传播及适合度的社团聚类算法研究[D];西南大学;2015年

2 刘晨曦;RFID定位VIRE算法的研究与改进[D];贵州师范大学;2015年

3 马睿;利用岩石光谱和改进的PC算法实现矿物的识别[D];新疆大学;2015年

4 万猛;推荐系统攻击检测算法的研究[D];电子科技大学;2014年

5 刘排;基于OMNeT++的无线传感器网络节点定位改进算法的研究[D];河北工业大学;2015年

6 陈辰;无线通信领域MIMO检测类算法的硬件加速技术研究[D];国防科学技术大学;2013年

7 韩超;场景分类与道路场景异常识别算法研究[D];北京交通大学;2016年

8 董楠;行车热点中无监督聚类算法的研究与应用[D];东北大学;2014年

9 段沛博;分布式约束优化算法若干问题研究[D];东北大学;2013年

10 王丽红;基于模糊聚类的社区发现算法研究[D];浙江工业大学;2014年

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本文编号：837039