自主监督的非主导分类模型用于共同集群
Xu Li1,2, Hongjun Wang3,4, Wuchun Yang1,2
1School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610000, China.
本研究介绍了一种自主监督的非主导分类模型用于协集群 (SNSC),该模型解决了数据分析的多目标性质. SNSC模型有效地挖掘了样本和特征之间的关系,超过了现有的方法.
科学领域:
- 数据科学数据科学数据科学
- 机器学习 机器学习
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 同聚类分析了行和列结构及其相互关系,比传统方法提供了更多的洞察力.
- 同聚类本质上是多目标的,旨在聚类样本和特征,同时揭示样本特征关系.
- 当前的共同集群方法经常使用单一目标优化,忽视固有的数据信息.
研究的目的:
- 为共同集群 (SNSC) 提出一种新的自我监督的非主导的排序模型.
- 解决共同聚类的多目标性质,并将来自原始数据的监督信息纳入.
- 通过启发式和随机初始化来提高协集群的效率,并避免局部优化.
主要方法:
- 开发了SNSC模型的多目标函数组,包括在数据和相似性矩阵上作用的四个目标.
- 实施混合初始化策略,结合启发式自我监督和随机方法.
- 为SNSC模型设计基于遗传算法的方法,包括理论支持和复杂性分析.
主要成果:
- 该SNSC模型与共同集群的多目标性质保持一致,并利用固有的监督信息.
- 混合初始化提高了模型的效率,并减少了对局部最佳的趋同.
- 在12个数据集上的实验结果表明,SNSC算法在5个比较算法上具有显著的优势.
结论:
- 拟议的SNSC模型有效地处理了共同集群任务的多目标性质.
- 自主监督方法利用数据固有的信息,而不需要外部标签.
- SNSC在协集任务中表现出卓越的表现,在数据分析方面提供了有前途的进步.
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