基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法

半监督学习中的半监督聚类算法详解在机器学习领域中，半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。

在实际问题中，我们往往会面临一些只有部分数据标记了标签的情况，这时候就需要使用半监督学习方法。

半监督聚类算法是半监督学习中的一种重要方法，它能够利用标记样本和未标记样本的信息来进行聚类，提高聚类的准确性。

本文将详细介绍半监督聚类算法的原理和应用。

半监督聚类算法的原理半监督聚类算法的原理是基于以下假设：在同一簇中的样本往往具有相似的特征，而不同簇之间的样本特征差异较大。

因此，我们可以利用标记样本的信息来引导聚类算法对未标记样本进行聚类。

常见的半监督聚类算法包括基于图的半监督聚类算法、基于生成模型的半监督聚类算法等。

这些算法都是在无监督聚类的基础上，利用标记样本的信息对聚类结果进行修正，提高聚类的准确性。

基于图的半监督聚类算法是一种常见的半监督聚类方法。

它通过构建样本之间的图结构，利用标记样本的信息对未标记样本进行聚类。

具体来说，该算法首先构建样本之间的相似度图，然后利用标记样本的信息对图进行标记传播，最终得到未标记样本的簇分配结果。

基于生成模型的半监督聚类算法则是通过建立生成模型来对标记样本的标签信息和未标记样本的簇分配结果进行联合建模，从而得到最优的聚类结果。

半监督聚类算法的应用半监督聚类算法在实际问题中有着广泛的应用。

首先，半监督聚类算法能够充分利用未标记样本的信息，提高聚类的准确性。

在许多实际问题中，未标记样本往往数量远远大于标记样本，这时候就需要使用半监督聚类算法来充分利用未标记样本的信息，提高聚类的性能。

其次，半监督聚类算法也能够应用在图像分割、文本聚类等领域。

在图像分割领域，半监督聚类算法能够利用标记样本的信息对图像进行像素级别的聚类，从而实现图像的分割和识别。

在文本聚类领域，半监督聚类算法能够利用标记样本的信息对文本进行语义级别的聚类，从而实现文本的自动分类和归类。

总结半监督聚类算法是半监督学习中的重要方法，它能够利用标记样本的信息对未标记样本进行聚类，提高聚类的准确性。

在机器学习领域，半监督学习是一种重要的学习范式，它利用部分带标签的数据和大量无标签的数据来进行模型训练。

在半监督学习中，标签传播算法和聚类方法是常用的技术手段，它们都可以用来对无标签数据进行标签预测或者聚类分析。

本文将对这两种方法进行比较分析，探讨它们各自的优缺点以及适用场景。

标签传播算法是一种基于图的半监督学习方法，它的核心思想是通过已知标签的数据样本与其邻居之间的相似性来进行标签传播，最终使得整个数据集上的标签达到一致。

标签传播算法的步骤大致如下：首先构建一个以数据样本为节点、相似性为边的图，然后利用已知标签的样本初始化每个节点的标签，接着迭代更新每个节点的标签，直到算法收敛为止。

标签传播算法的优点是可以处理高维、非线性的数据，而且对于大规模数据集也有不错的表现。

但是，标签传播算法容易受到图结构的影响，如果图的连接比较稀疏或者存在噪声，算法的性能可能会受到影响。

相比之下，聚类方法是另一种常用的无监督学习技术，它的目标是把数据集划分成若干个簇，使得同一簇内的数据样本相似度较高，不同簇之间的相似度较低。

聚类方法的代表算法有K均值、层次聚类、DBSCAN等。

聚类方法的优点是可以发现数据集中的内在结构，对于无标签数据的分析非常有效。

但是，聚类方法需要事先确定簇的数量，对于高维、非凸的数据集也有一定的局限性。

在实际应用中，标签传播算法和聚类方法都有各自的适用场景。

例如，在社交网络分析中，标签传播算法可以用来发现社区结构，识别社交网络中的社区或者子群。

而在医学图像分析中，聚类方法可以用来对医学影像进行分析和诊断。

此外，两者也可以结合使用，比如可以先利用聚类方法对数据集进行初步划分，然后再利用标签传播算法来进行标签传播，提高模型的性能。

总的来说，标签传播算法和聚类方法都是半监督学习中重要的技术手段，它们各自有着独特的优势和适用场景。

在实际问题中，我们可以根据数据集的特点和任务的需求来选择合适的方法，甚至可以将它们结合起来，发挥它们的优势，来解决实际问题。

在机器学习领域，半监督学习是一种旨在利用未标记数据和少量标记数据进行模型训练的方法。

在半监督学习中，标签传播算法和聚类方法是两种常见的技术。

本文将对这两种方法进行比较分析，探讨它们在半监督学习中的优缺点和适用场景。

标签传播算法是一种基于图论的半监督学习方法，其核心思想是通过将标记数据的标签传播给未标记数据，从而实现对未标记数据的标注。

在标签传播算法中，将数据样本构建成一个图结构，其中节点代表数据样本，边代表数据样本之间的关系。

算法的目标是通过最大化标记数据的一致性，来预测未标记数据的标签。

标签传播算法的优点在于其对非线性和非凸的数据具有较好的适应性，对于高维数据和复杂结构的数据集也有较好的表现。

然而，标签传播算法也存在一些缺点，例如对参数敏感、对初始标签敏感等。

聚类方法是另一种常见的半监督学习方法，其主要思想是将数据样本划分为若干个不同的类别，以便于对数据集进行分析和处理。

聚类方法的优点在于其简单直观，易于理解和实现。

同时，聚类方法也能够较好地处理大规模数据集和高维数据。

然而，聚类方法也存在一些缺点，例如对初始聚类中心敏感、对数据分布敏感等。

在实际应用中，标签传播算法和聚类方法在不同的场景下具有不同的优势。

对于数据集具有明显的类别结构和标记数据较少的情况下，标签传播算法通常具有较好的表现。

而对于数据集中类别结构不明显，或者标记数据较为丰富的情况下，聚类方法可能更适合。

因此，在选择合适的半监督学习方法时，需要根据具体的数据集情况和问题需求来进行选择。

除了在理论层面上的比较，标签传播算法和聚类方法在实际应用中也有一些差异。

例如，在图像分割、社交网络分析等领域，标签传播算法常常能够取得较好的效果。

而在市场细分、用户画像等领域，聚类方法可能更适用一些。

因此，在实际应用中，需要根据具体的问题需求和数据特点来选择合适的半监督学习方法。

总的来说，标签传播算法和聚类方法都是半监督学习中重要的技术手段，它们各自具有一定的优势和适用场景。

第３９卷　第１１期２０１２年１１月计算机科学Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ＳｃｉｅｎｃｅＶｏｌ．３９Ｎｏ．１１Ｎｏｖ　２０１２到稿日期：２０１２－０２－０５　返修日期：２０１２－０４－２３ 本文受吉林省自然科学基金项目（２０１２１５１６５），符号计算与知识工程教育部重点实验室开放基金项目（９３Ｋ－１７－２０１０－Ｋ０５）资助。

李岩波（１９７２－），女，博士，副教授，主要研究方向为智能计算及应用，Ｅ－ｍａｉｌ：５７４５８０３０＠ｑｑ．ｃｏｍ。

基于流形距离的人工免疫半监督聚类算法李岩波１　宋　琼２　郭新辰２（吉林大学数学学院　长春１３００１２）１　（东北电力大学理学院　吉林１３２０１２）２摘　要　将流形距离作为样本间相似性的基本度量测度，加入成对约束信息，通过近邻传播得出新的度量矩阵。

把聚类问题转化为一优化数学模型。

采用克隆选择算法求解这个优化模型，得出最后的聚类结果，通过人工数据集和ＵＣＩ标准数据集验证了这种方法具有较高的准确性。

关键词　流形距离，半监督聚类，人工免疫算法中图法分类号　ＴＮ９１５ 文献标识码　Ａ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｍｍｕｎｅ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　Ｓｅｍｉ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｍａｎｉｆｏｌｄ　ＤｉｓｔａｎｃｅＬＩ　Ｙａｎ－ｂｏ１　ＳＯＮＧ　Ｑｉｏｎｇ２　ＧＵＯ　Ｘｉｎ－ｃｈｅｎ２（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，Ｊｉｌｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ　１３００１２，Ｃｈｉｎａ）１　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ　Ｄｉａｎｌｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｌｉｎ　１３２０１２，Ｃｈｉｎａ）２　Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｍａｎｉｆｏｌｄ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｗａｓ　ｕｓｅｄ　ａｓ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｃ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓａｍｐｌｅ　ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｓａｍｐｌｅｓ．Ｔｈｅ　ｐａｉｒ－ｗｉｓｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｓ　ｐｒｉｏｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｗａｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｔｈｅｎ　ｔｈｅ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｍａｔｒｉｘ　ｗａｓ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ａｆｆｉｎｉｔｙ　ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ．Ｓｏ　ｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｗａｓ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ　ａｓ　ｏｎｅ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｍｏｄｅｌ．Ｃｌｏｎａｌ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗａｓ　ｅｍｐｌｏｙｅｄ　ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｉｓ　ｍｏｄｅｌ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｗｅｒｅ　ｇｉｖｅｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｏｎ　ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｄａｔａ　ｓｅｔｓ　ａｎｄ　ＵＣＩ　ｂｅｎｃｈｍａｒｋ　ｄａｔａ　ｓｅｔ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｐｒｏ－ｐｏｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃａｎ　ｇｉｖｅ　ｔｈｅ　ｂｅｔｔｅｒ　ａｃｃｕｒａｃｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　Ｍａｎｉｆｏｌｄ　ｄｉｓｔａｎｃｅ，Ｓｅｍｉ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｉｍｍｕｎｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　 半监督聚类主要是将少量先验信息加入到原本无监督的聚类过程中，以提高聚类性能。

半监督学习中的半监督聚类算法详解半监督学习是指在训练过程中，使用了未标记数据的学习方式。

与监督学习只使用标记数据不同，半监督学习可以更好地利用未标记数据，从而提高模型的泛化能力。

在半监督学习中，半监督聚类算法是一种重要的技术，它可以帮助我们对未标记数据进行聚类，并且可以通过一小部分标记数据来指导聚类的过程。

一、半监督学习概述半监督学习是指在机器学习过程中，使用了部分标记数据和大量未标记数据的学习方式。

在实际应用中，标记数据通常很难获取和标记，而未标记数据则很容易获取，因此半监督学习具有很高的实用价值。

半监督学习的关键挑战在于如何有效地利用未标记数据来提高模型的性能。

二、半监督聚类算法原理半监督聚类算法是一种能够利用少量标记数据来指导未标记数据聚类的算法。

传统的聚类算法通常只能利用未标记数据进行聚类，而半监督聚类算法可以利用标记数据中的信息来优化聚类结果。

半监督聚类算法的核心思想是将标记数据的信息融入到聚类过程中，从而提高聚类的准确性。

三、基于图的半监督聚类算法基于图的半监督聚类算法是一种常用的半监督聚类算法。

该算法通过构建数据样本之间的图结构，利用图的连接信息来指导聚类过程。

在图的构建过程中，标记数据被用来初始化图中的节点，然后通过图的传播过程来逐步扩展聚类结果。

基于图的半监督聚类算法能够有效地利用标记数据的信息，从而提高聚类的准确性。

四、半监督聚类算法的应用半监督聚类算法在实际应用中具有广泛的应用价值。

例如，在社交网络分析中，往往只有少量节点被标记，而大部分节点是未标记的。

利用半监督聚类算法可以更好地挖掘社交网络中的群体结构和社区发现。

另外，在生物信息学中，半监督聚类算法也被广泛应用于基因表达数据的分析和挖掘，能够帮助科学家们更好地理解基因之间的关系和功能。

五、半监督聚类算法的挑战尽管半监督聚类算法在一些领域取得了成功，但是在实际应用中还存在一些挑战。

其中一个挑战是如何有效地利用标记数据指导未标记数据的聚类过程，特别是当标记数据的数量非常有限时，如何设计有效的算法仍然是一个挑战。

半监督学习中的半监督聚类算法原理探讨在机器学习领域，半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。

在现实生活中，我们往往能够获取到一部分带有标签的数据，但大部分数据都是无标签的。

这时，半监督学习就能够发挥作用，它能够充分利用有标签数据和无标签数据，提高模型的学习效果。

在半监督学习中，半监督聚类算法是一种常见的方法，它可以利用少量的带有标签的数据来指导无标签数据的聚类过程，从而提高聚类的准确性和鲁棒性。

半监督聚类算法的原理主要包括两个方面：聚类算法和标签传播算法。

聚类算法是指如何根据数据的相似性将数据点划分到不同的类别中，常见的聚类算法包括K均值聚类、谱聚类、层次聚类等。

而标签传播算法则是指如何利用带有标签的数据指导无标签数据的聚类过程，常见的标签传播算法包括LP算法、标签传播算法等。

在半监督聚类算法中，常用的方法是将聚类算法和标签传播算法结合起来。

首先，利用带有标签的数据进行初始化，将带有标签的数据点分别划分到对应的类别中。

然后，利用标签传播算法将带有标签的信息传播到无标签数据中，从而指导无标签数据的聚类过程。

最终，通过迭代优化，得到最终的聚类结果。

在实际应用中，半监督聚类算法能够有效地利用大量的无标签数据，提高聚类的准确性和鲁棒性。

例如，在文本聚类、图像聚类、社交网络分析等领域，半监督聚类算法都能够发挥重要作用。

由于数据量大、标注成本高的特点，半监督聚类算法在这些领域具有显著的优势。

除了常见的聚类算法和标签传播算法外，近年来还涌现出了许多新的半监督聚类算法，如基于图的半监督聚类算法、半监督深度聚类算法等。

这些新算法在理论上和实践中都取得了一定的突破，为半监督聚类算法的发展开辟了新的方向。

总的来说，半监督聚类算法是半监督学习中的重要方法，它能够利用有标签数据和无标签数据，提高聚类的准确性和鲁棒性。

通过结合聚类算法和标签传播算法，半监督聚类算法能够有效地指导无标签数据的聚类过程，取得了广泛的应用和研究。

半监督学习中的半监督聚类算法详解半监督学习是指在数据集中只有部分数据被标记的情况下进行学习的一种机器学习方法。

在实际应用中，由于标记数据的成本较高，往往只有少部分数据被标记，这就需要利用半监督学习的方法来充分利用未标记的数据。

而半监督聚类算法则是半监督学习中的一种重要方法，其主要目的是将未标记的数据和标记的数据一起进行聚类，以获得更好的分类效果。

1. 半监督聚类算法的基本原理半监督聚类算法是将传统的无监督聚类算法和半监督学习方法相结合，其基本原理是利用标记的数据来指导未标记数据的聚类过程。

在实际应用中，往往只有少部分数据被标记，而大部分数据是未标记的，因此半监督聚类算法需要充分利用未标记数据的信息，来提高聚类的准确性。

2. 半监督聚类算法的常用方法目前，半监督聚类算法有许多种方法，常用的方法包括基于图的半监督聚类算法、基于约束的半监督聚类算法、半监督支持向量机聚类算法等。

基于图的半监督聚类算法是将数据集表示为一个图的形式，其中节点代表数据样本，边代表数据样本之间的相似性。

通过在图上进行聚类，可以将未标记的数据和标记的数据进行聚类，从而得到更好的分类效果。

基于约束的半监督聚类算法是利用人工给定的一些约束条件来指导聚类过程，通过约束条件来强制未标记的数据进行聚类，从而提高聚类的准确性。

半监督支持向量机聚类算法是利用支持向量机的方法来进行聚类，通过将未标记的数据投影到高维空间，然后利用支持向量机的方法来进行聚类，从而得到更好的分类效果。

3. 半监督聚类算法的优点和局限性半监督聚类算法相对于传统的无监督聚类算法具有许多优点，其中包括可以充分利用未标记数据的信息，从而提高聚类的准确性；可以利用少量的标记数据来指导聚类过程，从而降低了标记数据的成本。

然而，半监督聚类算法也存在一些局限性，其中包括对于标记数据的质量要求较高，如果标记数据的质量较差，则会影响聚类的准确性；对于算法的参数设置较为敏感，需要进行一定的调参工作。

第39卷第7期自动化学报Vol.39,No.7 2013年7月ACTA AUTOMATICA SINICA July,2013基于近邻传播学习的半监督流量分类方法张震1汪斌强1李向涛1黄万伟1摘要准确的流量分类是进行网络管理、安全检测以及应用趋势分析的基础.针对完全监督和无监督分类的缺陷,提出了一种基于近邻传播学习的半监督流量分类方法.通过引入“近邻传播聚类”机制构建分类模型,使得分类器实现过程简单、运行高效.应用“半监督学习”的思想,抽象出少量已标记样本流约束和流形空间先验信息,定义了“流形相似度”的距离测度,既降低了标记流量样本的复杂度,又提高了流量分类器的性能.理论分析和实验结果表明:算法具有较高的分类准确性和较好的凝聚性.关键词流量分类,半监督学习,近邻传播聚类,流形相似度引用格式张震,汪斌强,李向涛,黄万伟.基于近邻传播学习的半监督流量分类方法.自动化学报,2013,39(7):1100−1109 DOI10.3724/SP.J.1004.2013.01100Semi-supervised Traffic Identification Based on Affinity Propagation ZHANG Zhen1WANG Bin-Qiang1LI Xiang-Tao1HUANG Wan-Wei1Abstract Accurate traffic identification is the keystone of network management,security diagnosis and application prediction analysis.Aiming at the deficiencies of supervised and unsupervised classified methods,we present a novel scheme called semi-supervised internet traffic identification based on affinity propagation(AP).In order to circumvent the problem of choosing initial points,the method introduces affinity propagation clustering to construct classification model simply and effectively.Based on the idea of semi-supervised learning,a few restrictions of labelledflows and priori manifold distribution of sampled space are abstracted.Also,manifold similarity is defined.Henceforth,the semi-supervised method can not only largely reduce the complexity of marking sampledflows,but also nicely improve the performance of the classifier.Theoretical analysis and experimental results show that the algorithm can achieve higher accuracy and better aggregation.Key words Traffic identification,semi-supervised learning,affinity propagation(AP)clustering,manifold similarity Citation Zhang Zhen,Wang Bin-Qiang,Li Xiang-Tao,Huang Wan-Wei.Semi-supervised traffic identification based on affinity propagation.Acta Automatica Sinica,2013,39(7):1100−1109Everything over IP思想推动了各种异构网络向互联网融合,网络业务呈现规模化、差异化的发展趋势,具体表现为:网络业务不断推陈出新,网络应用不断衍生出新的业务形态;P2P业务的分布式组织结构和私有协议的封闭性导致大量非法、盗版、暴力等内容在P2P网络中肆意传播,严重影响了用户的正常上网行为;非法信息泛滥,一些病毒、攻击等不良的流量常常导致网络瘫痪,造成极大的损收稿日期2012-06-15录用日期2012-09-19Manuscript received June15,2012;accepted September19, 2012国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB312901, 2012CB312905),国家高技术研究发展计划(863计划) (2011AA01A103)资助Supported by National Basic Research Program of China(973 Program)(2012CB312901,2012CB312905),National High Tech-nology Research and Development Program of China(863Pro-gram)(2011AA01A103)本文责任编委王聪Recommended by Associate Editor WANG Cong1.国家数字交换系统工程技术研究中心郑州4500021.National Digital Switching System Engineering and Techno-logical R&D Center,Zhengzhou450002失;网络安全协议在实际的网络应用中发挥了重要作用.面对网络业务多元化的发展趋势,迫切需要对网络流量进行精确识别和分类.流量分类是指在基于TCP/IP的互联网中,按照网络的应用类型(如FTP、P2P、HTTP等),将网络通信产生的TCP 流或UDP流进行分类[1].它是网络QoS调度、安全检测、用户行为分析以及应用趋势分析的前提和基础,通过对网络业务进行精细化分类和建模,以便更好地掌握网络行为的基本特征,保证网络的健康运行.1流量分类相关算法基于端口的流量分类是最简单和最原始的方法,然而,随着P2P和被动FTP等新型网络业务的日益流行,大量的随机端口被用于数据传输,导致这种基于端口的流量分类方法被迅速淘汰[2].针对新兴业务动态绑定端口的特点,应用深度报文检测(Deep packet inspection,DPI)已成为业界公认比7期张震等:基于近邻传播学习的半监督流量分类方法1101较成熟的技术.Moore等[3]提出了基于特征字段的流量分类机制,该方法通过分析载荷中的协议特征值,来识别业务流的应用类型.为了适应网络高速化的发展趋势,文献[4−5]都不同程度对DPI算法进行了改进.以上均属于DPI技术的应用范畴,但是随着骨干网链路速率的增加,分析完整的应用层负载不仅计算开销较大,而且还可能带来不必要的用户隐私纠纷;另外,面对应用层负载加密类业务或者内容特征尚未公布的新型业务流,DPI对此无能为力.基于流量统计特征的分类方法可以识别加密流量和新型业务,它通过提取网络流的统计特征(如平均报文长度、流的持续时间、平均报文间隔等),将网络流抽象为由一组统计特征值构成的属性向量,实现由流量分类向机器学习的转化,使得基于机器学习的流量分类成为该领域一个新兴的研究方向.文献[6]使用经典的K-means方法进行流量分类,该方法的中心思想是找到K聚簇中心,使得每个样本流到该聚类中心点的平方和最小.K-means的优势是模型简单,计算过程相对高效.但是,K-means流量分类方法对初始K聚类中心的选择敏感,并需要事先确定参数K;不适合发现非凸形状的簇和形状差别较大的簇,且易受异常数据点影响;在每个类中,样本流分布不规范或者数据偏差较大时,分类的准确性会大大降低.另外一种应用广泛的方法基于贝叶斯技术的流量分类,文献[7]设计了一种基于概率模型的朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian classifier,NBC),该方法要求参与分类的各项属性特征相互独立且遵循高斯分布,然而,在流量分类问题中,原始的网络流属性集合很难满足上述条件,因此,该方法的整体准确率只有65%左右.为了克服NBC分类器的缺陷,Moore等[8]采用基于关联的快速过滤机制(Fast correlation-basedfilter,FCBF)和核估计(Kernel estimation,KE)技术对朴素贝叶斯方法进行了改进,改进后的平均分类准确率达到了95%左右.但是,该方法存在以下严重的效率问题:使用“信息熵”和“对称不确定性”作为属性特征的相关性度量,计算变量取值概率和条件概率的复杂度较高;使用核密度估计时,由于使用的训练样本有限,难以模拟未知空间样本,无法保证分类结果的稳定性.以上介绍的基于机器学习流量分类算法主要分为两大类:1)基于无监督学习的流量分类.该方法只根据网络流的相似程度进行流量分类,不必事先知道任何样本空间的先验信息,K-means流量分类方法属于此范畴.此类方法能识别出新型业务,但是不能自动给出流量的类别标签,且分类准确性相对较低.2)基于完全监督学习的流量分类.该方法是在已知业务类别的样本空间中进行训练,需要获知样本的类别标签,NBC及其改进方法属于此范畴.该方法虽然分类准确性较高,但是不能识别新型业务,并且获取足够多的类别标记数据是代价高昂的、难以实现的.针对完全监督方法计算复杂度较高的缺陷,文献[9]首次使用半监督学习方法分类网络流量.该方法应用K-means算法将大量未标记样本和少量标记样本混合的训练集,聚类成若干个不相交的簇,然后,使用标记的样本完成簇与类别之间的映射.虽然半监督的K-means能够降低标记样本的复杂度,但是其分类准确性在70%左右.为了提高分类算法的性能,本文提出一种基于近邻传播学习的半监督流量分类机制(Semi-supervised traffic identification based on affinity propagation,STI-AP).该方法具有以下特点:1)相比K-means、贝叶斯分类器,基于“近邻传播学习”构建的分类器,不仅能识别未知业务而且实现简单、处理高效;2)引入半监督学习机制,利用大多数无标号样本流和少量有标号样本流,大大降低了标记流量样本的计算复杂度;3)利用少量标记样本指导分类器的构建,能够自动获知业务类别标签,提高分类准确性;4)通过已标记样本约束和流形空间的先验信息假设,改进了样本流之间的相似性度量,能够识别具有复杂结构的数据流集合,提高了流量分类器的性能.2近邻传播学习原理已知类型标签集合L={L1,···,L m}和网络流样本集合X={X1,···,X n},其中,网络流X i是一个由k个网络流统计特征构成的属性向量(A i1,···,A ik)T.基于近邻传播进行流量分类,就是要训练学习得到一个多元分类模型f:X→L,并以此对类型未知的网络流进行实时分类.Frey等[10]于2007年在Science上首次提出近邻传播(Affinity propagation,AP)学习算法,该算法是一种基于近邻信息传播的无监督聚类算法,其目的找到最优的类代表点集合(类代表点对应为某个样本点),使得所有数据点到最近的类代表点的相似度之和最大.与K-means相比,AP算法具有以下优势:1)将所有的数据点作为候选类代表点,避免了聚类结果受限于初始类代表点的选择;2)基于相似度信息的传播来优化目标函数,实现简单、计算高效;3)对数据点的相似度没有对称性的要求,扩大了AP算法的应用范围[11−13].AP算法是在n样本点的相似度矩阵上进行学1102自动化学报39卷习聚类的.首先,将n 样本点都视为候选类代表点(即潜在的聚类中心),并为每个点建立与其他样本点的吸引程度s (i,j )=− X i −X j 2(i =j ),形成一个n ×n 的相似度矩阵S n ×n .其中,s (i,j )表示数据点X j 适合作为X i 的类代表点的程度,s (i,j )=0代表X i 和X j 有最大相似性;相反,s (i,j )=−∞代表X i 和X j 属于不同类别.另外,AP 算法要为每个点X i 设定其偏向参数s (i,i ),作为数据点X i 被选作类代表点的倾向性,s (i,i )的值越大,对应数据点X i 被选中作为类代表点的可能性越大.AP 算法初始设定所有s (i,i )为相同值,通过改变s (i,i )值来寻找合适的类数.为了进行数据点的相似度信息传播,AP 算法引入了两个重要信息量参数,分别定义为“吸引度r (i,j )”和“归属度a (i,j )”.r (i,j )是从X i 指向X j ,表示X j 适合作为X i 的类代表点的程度;a (i,j )是从X j 指向X i ,表示X i 选择X j 作为其类代表点的合适程度,图1给出了r (i,j )和a (i,j )的信息量传播示意图,r (i,j )和a (i,j )越大,X j 作为X i 的类代表点的可能性越大.图1信息量传播示意图Fig.1Sketch map of information propagationAP 算法的核心步骤就是两个信息量r (i,j )和a (i,j )交替更新的过程,算法初始阶段,r (i,j )和a (i,j )都设为0,两个信息的更新过程如下:r (t )(i,j )←λr (t −1)(i,j )+(1−λ){s (i,j )−k =jmax(a (t −1)(i,k )+s (i,k ))}(1)a (t )(i,j )=λa (t −1)(i,j )+(1−λ)min {0,r (t −1)(j,j )+ i =i,kmax(0,r (t −1)(i ,j ))},i =j λa (t −1)(i,j )+(1−λ)× i =jmax 0,r (t −1)(i ,j ) ,i =j(2)其中,式(1)是吸引度r (i,j )的表达式,它等于数据点X i 和候选类代表点X j 的相似度减去其他点和X j 相似度的最大值,其计算方式是数据点X i 从其他候选类代表点搜集的证据信息;式(2)是归属度a (i,j )的表达式,它等于除X i 之外的其他点到X j 的吸引度之和,其计算方式是候选类代表点X j 从其他数据点搜集的证据信息.另外,AP 算法在信息更新步骤中引入了另一个重要的参数λ,称为阻尼因子(0≤λ<1).在每一次循环迭代中,r (i,j )和a (i,j )的更新结果都是由当前迭代过程中更新的值和上一步迭代的结果加权得到的,目的是改进算法收敛性、避免迭代过程中出现数值震荡.迭代终止的条件满足以下其中之一即可:超过某一迭代最大数目;信息改变量低于某一固定阈值;选择的类代表点在迭代过程中保持稳定.迭代完成后,对任意X i ,计算满足条件arg max j a (t )(i,j )+r (t )(i,j ) 的X j ,并将其作为X i 的类代表点.从AP 算法的学习过程可以看出:AP 算法是一种连续优化的过程,不受初始点选择的困扰;只需要进行简单的局部计算,能够在更短的CPU 运算时间里达到更好的聚类效果.但是,AP 是一种无监督的学习方法,没有考虑应用的先验信息和背景知识,分类性能有待提高;比较适合处理超球形结构的数据聚类问题,当数据集分布松散或结构复杂时,不能给出理想的聚类结果.3获取样本流先验信息STI-AP 算法通过构造先验信息,对近邻传播学习进行指导训练,创建更加符合实际网络环境、准确率更高的流量分类器.STI-AP 应用的先验信息主要包括:少量的已知标签IP 流约束,即属于同种类型的已知标签IP 流有较大的相似性,反之,则相似度应达到最小;流形空间的先验假设,即流量样本空间的整体分布结构具有流形分布特性.3.1已知标签样本流约束STI-AP 算法将已知类别标签的IP 样本流转化为等价的成对点约束信息,其中,成对点约束分为两种[14]:Must-link,即两个IP 样本流X i ,X j 必须属于同一类,表示为(X i ,X j )∈Mustlink;Cannot-link,限制规定两个IP 样本流X i ,X j 不属于同一类别,表示为(X i ,X j )∈Cannotlink.STI-AP 将成对点约束转化为样本相似度的核心过程如下:当约束对(X i ,X j )∈Mustlink,则认为样本流X i ,X j 具有很高的相似度,因此,令s (i,j )=0;当约束对(X i ,X j )∈Cannotlink,则认为样本流X i ,X j 具有最低相似度,并令s (i,j )=−∞.除了将已知的成对点约束转化为样本流相似度外,STI-AP 还利用7期张震等:基于近邻传播学习的半监督流量分类方法1103约束的二值传递关系[15],对其他点进行调整,进而得到更多的同种类型和不同类型的IP流约束信息.相似度矩阵的具体调整步骤如下:步骤1.对先验信息中已有的Must-link约束(X i,X j)∈Mustlink,对应的两个样本点的相似度做出如下调整:(X i,X j)∈Cannotlink⇒s(i,j)=−∞,s(j,i)=−∞由已知的Must-link约束扩展得到新的约束,即若存在样本流X k,满足(X i,X k)∈Mustlink约束,则:(X i,X j)∈Mustlink(X i,X k)∈Mustlink⇒(X j,X k)∈Mustlink⇒s(j,k)=0,s(k,j)=0步骤2.对与先验信息中已有的Cannot-link 约束(X i,X j)∈Cannotlink,对应的两个样本点的相似度做出如下调整:(X i,X j)∈Cannotlink⇒s(i,j)=−∞,s(j,i)=−∞由已知的Cannot-link约束扩展得到新的约束,即若存在样本流X k,满足(X i,X k)∈Mustlink约束,则:(X i,X j)∈Cannotlink(X i,X k)∈Mustlink⇒(X j,X k)∈Cannotlink⇒s(j,k)=−∞,s(k,j)=−∞基于上述调整,样本流的相似度矩阵S n×n将会得到很大改善.经过AP算法的信息量迭代,使得同类样本流之间的吸引力最大而被尽可能划归为一类,不同类别样本流之间的吸引力最小而被强制拆开,进而能够得到更加符合实际的、性能更好的分类器.3.2流形空间的先验信息传统的欧氏距离仅能反映样本空间的局部分布特征,不能反映复杂形状数据集的全局一致性特征.如图2所示,在欧氏距离测度下,相比样本点C,样本点A和点B更近,但是,A和B却不在同一空间分布中.而流形假设则是从样本空间的整体分布来发现数据集的内在分布规律,流形假设来源于“流形理论”,其主要目标是根据样本的分布来发现隐含其中的流形结构.文献[16]首先从认知上讨论了流形学习,认为人的认知过程是基于稳定状态的流形和拓扑连续性的视觉记忆的过程,也有大量文献将流行概念用于数据分析,对非线性流形的线性结构进行挖掘,然后,利用线性分析技术对非线性进行分析,从而降低原问题的学习难度[17−21].图2基于欧氏距离的样本空间分布示意图Fig.2Sketch map of space distribution based onEuclid distance由于不同的特征提取方法会造成在表示空间中离得很近的两个点,并不一定是在事物本身所处空间中离得很近,所以引入流形假设是非常必要的.在半监督流量分类中,由于样本空间中占绝对比重的是未知标签IP流,所以流形假设实质上体现的是未知类别IP流的空间分布先验信息.下面给出流形假设的定义:定义1(流形假设)[22].在流形中互相靠近的点最可能属于同一类别.即同一类别内的数据趋向于分布在一个密度比较高的区域,而不同类别之间存在一个数据分布稀疏的低密度区域.在流形假设的前提下,需要定义一种更加合理的相似度来表达样本流之间的关系:将每个样本IP 流看作是一个加权无向图G=(V,E)的顶点V,边集合E表示样本流之间的相似度,如果两个样本由一条穿过高密度区域的路径相连接,则这两个样本IP流将被赋予较高的相似度,否则,将被赋予较低的相似度.基于此原则,给出如下定义:定义2(ε-近邻距离).在样本流量空间中,构建一个加权无向图G=(V,E),其中,V是顶点集,每个顶点对应一个样本IP流,E是边集.给定任意样本流X i,并定义其ε-近邻距离为Dε(i,j)=θdist(i,j)1−1,dist(i,j)≤εθdist(i,j)2−1,dist(i,j)>ε(3)其中,dist(i,j)表示两个样本IP流X i和X j的欧氏距离,θ1和θ2是密度调节因子.计算某样本流小于ε距离的近邻点时,设定θ1<1,相反,对与距离1104自动化学报39卷较远的样本点,令θ2>1;减去常数1,目的是满足当dist(i,j )=0时,D ε(i,j )=0.定义ε-近邻距离的目的是:缩小靠近高密度区域的样本点之间的距离,放大那些穿过低密度区域的样本点之间的距离.但是,若只用ε-近邻距离来衡量两个样本点的相似度,有可能导致处于同一流形的两个样本点的距离被拉伸,即:若X i ,X j ,X k 处于同一流形中(即同一类中),并同时满足dist(i,j )≤ε,dist(j,k )≤ε,dist(i,k )>ε,用式(5)计算,使X i ,X k 的ε-近邻距离被拉伸,可能会得到结果dist(i,j )+dist(j,k )≤dist(i,k ),导致X i ,X k 会被误分为两种类别.因此,需要进一步可以给出流形相似度的定义:定义3(流形相似度).在加权无向图G =(V ,E )中,令P (i,j )表示连接样本流X i ,X j 的所有路径集合,p 为其中任意一条路径,p k 为路径上的第k 个样本流.则根据最短路径来度量流形相似度:S (i,j )=−minp ∈P (i,j )|p |−1k =1D ε(p k ,p k +1)(4)流形相似度是沿着流形上的最短路径计算得到的,使得位于同一高密度区域的样本IP 流可用许多较短的边相连,而位于不同密度的点要用穿过低密度区域的较长边相连.其最终目的是:最大可能地将同一流形中互相靠近的样本IP 流判为同一类别,不同流形的样本IP 流被判为不同类别.如图3所示,在流形相似度下,图2的非凸空间分布变得更加紧致和规律,同一空间结构上的点相似性更大,因此,基于流形相似度的测度,真实地反映了空间分布的先验信息.图3转化为“流形相似度”后的空间分布示意图Fig.3Sketch map of space distribution based onmanifold similarity4基于AP 的半监督流量分类4.1构造半监督流量分类器步骤1.基于先验信息的AP 聚类学习为了得到流形相似度矩阵S n ×n ,首先,要计算任意两个IP 流的欧氏距离dist(i,j )=X i −X j 2,并存储在n ×n 的矩阵E 中,另外,令对角线元素E ii =w ,w 为偏向参数;基于第3.1节中的已知样本流约束对矩阵E 进行调整,得到矩阵F n ×n ;根据流形先验约束,由式(3)和(4)计算任意两点的ε-近邻距离和流形相似度,并最终得到相似度矩阵S n ×n .图4给出了计算相似度矩阵的流程.图4计算相似度矩阵的流程Fig.4Flow chart of computing similarity matrix最后,基于AP 算法进行信息量迭代学习,迭代终止的条件为:信息改变量∆r (i,j )=r (t +1)(i,j )−r (t )(i,j )和∆a (i,j )=a (t +1)(i,j )−a (t )(i,j )低于某一固定阈值.步骤2.对聚簇进行标签映射AP 聚类学习得到的结果是未知类别的聚簇集合C ={C 1,···,C q }和对应的类代表点集合γ={γ1,···,γq }.流量识别过程需要确定聚簇集合C 和类别集合L ={L 1,···,L m }的映射关系.STI-AP 算法采用条件概率P (l =L j |C i )来表示在聚簇C i 中任意样本点属于类别标签L j 的概率,并且利用训练样本集对其进行估计,其中,i ∈[1,q ],j ∈[1,m ].令N j i 表示在聚簇C i 中属于类别L j 的样本流总数,N i 表示聚簇C i 中所有的样本流总数,则根据最大似然估计,可得条件概率的估计表达式为:ˆP (l =L j |C i )=N j i N i .基于此,可得到聚簇的标签映射函数为l =arg max j =1,···,mˆP(l =L j |C i )(5)映射函数就是将聚簇中包含最多样本流的类别标签赋给该簇.若某聚簇中,不包括任何已标签样本,则认定其为“未知流量类型”.步骤3.重构流量分类器7期张震等:基于近邻传播学习的半监督流量分类方法1105流量识别阶段,对于任意到达的真实流X i ,将其分配给距离最近的类代表点所在聚簇.即:γj =argmin j =1,···,qdist (X i ,γj )(6)其中,dist (X i ,γj )代表业务流X i 与类代表点的欧氏距离.为了检测新型业务,需要在识别过程中对应创建新的子簇.设定最大聚簇半径R max =max {R 1,R 2,···,R j ,···,R q },其中,R j 表示聚簇C j 的半径.若对任意类代表点γk ,有 X i −γk >R max 成立,则为业务流X i 创建新的聚簇.当出现较多新的聚簇或者业务流时,表明现有的网络环境出现了一些新的流量类型,需要对分类器进行重新学习,以适应网络流量模式的动态变化.STI-AP 算法采用的重构流量分类器原则是:新型业务流总数大于某一阈值T H .4.2流量分类算法流程如图5所示,STI-AP 算法主要包括两个步骤:近邻传播学习和流量实时识别.在近邻传播学习阶段,针对已标记训练样本集合,利用AP 算法学习得到流量分类器.实时识别阶段,将新到的IP 流特征与学习阶段得到的流量分类器比较并输出识别结果,对出现的新型业务类别,要进行反馈和重新学习.图5基于AP 的半监督流量分类模型Fig.5Model of semi-supervised traffic classificationbased on affinity propagation图6给出了STI-AP 分类器的学习过程示意图,其中,STI-AP 算法的半监督学习主要体现在:利用少量的已标记样本流转化为成对点约束,修改距离测度;获取绝大多数未知样本的流形空间分布先验假设,构成流形相似度矩阵;利用已知样本流标签,进行聚簇的标签映射.另外,需要判断新型业务流的个数是否大于阈值T H ,若大于T H ,返回重新获取新的样本数据进行学习;否则,创建新的聚簇.4.3分类器凝聚性分析首先考虑样本质心ˆµ的凝聚性.设某聚簇对应的类代表点为F ∗,该聚簇对应的样本流集合为F ={F 1,···,F i ,···,F l },并令质心ˆµ=1l li =1F i ,由中心极限定理可得引理1.图6STI-AP 分类器的学习过程Fig.6Learning prodedure of STI-AP classifier引理 1.当样本流的个数l 趋于非常大时,ˆµ=1lli =1F i 服从正态分布N(µ,σ2/l ),其中,E(F i )=µ为均值,Var (F i )=σ2为方差.引理2.令ε=F i −ˆµ,变量ε服从正态分布N (0,σ2−σ2/l ).证明.由引理1,易得均值E (ε)=E (F i )−E (ˆµ)=µ−µ=0.另外可得方差:Var (ε)=Var (F i −ˆµ)=Var (F i )−2Cov (F i ,ˆµ)+Var (ˆµ).又Var (F i )=σ2,Var (ˆµ)=σ2/l ,Cov (F i ,ˆµ)=2(E (F i ˆµ)−µ2),其中E (F i ˆµ)=EF i1ll i =1F i=1lE F 2i +li =1,i =j E (F i )E (F j )=1lµ2+σ2+(l −1)µ2 =µ2+σ2l因此,Cov (F i ,ˆµ)=2σ2/l ,Var (ε)=σ2−σ2/l .引理3.对于任意大于0的常数a ,有以下概率不等式成立:P ε(a )=P (|ε|≥a )≤(σ2−σ2/l )/a 2.证明.根据引理2,由契比雪夫不等式[23]可得:对与任意的a >0,不等式P (|ε|≥a )≤(σ2−σ2/l )/a 2成立,其中,|ε|表示样本流F i 到质心ˆµ的距离.当样本数量l 趋于非常大时,类代表点F ∗趋于质心ˆµ,即P (|F i −F ∗|≥a )→P ε(a )=P (|F i −ˆµ|≥a ).因此,可以用概率P ε(a )来衡量聚簇的凝聚性.引理3给出了P ε(a )的上界,可以看出:聚簇的凝聚性与a 2成反比,大部分的样本点能够以较高的概率围绕在F ∗的周围.因此,类似于K-mean 算法的质心,STI-AP 的类代表点也能很好地诠释整个聚簇.1106自动化学报39卷5实验结果及分析基于图5的流量分类模型,STI-AP 算法的性能评价将在训练样本流量和检验样本流量中进行:在训练样本流量中构造分类器;在检验流量中运行流量分类模型,并根据运行结果来评估分类器的性能.在实验仿真中,分别选取无监督和完全监督分类方法中应用广泛的K-means 方法[6]、NBC [7]及“NBC+KE+FCBF”[8],并结合应用单纯的AP 算法与STI-AP 算法进行仿真对比.5.1算法评价指标实验中采用以下三种评价指标:定义4(整体准确率).对于任意聚簇C i ∈C ={C 1,···,C q },其检测准确率为P i =N i /N i ,其中,N i 是被正确分类为C i 的样本流总数,N i 等于被分类为C i 的样本流总数.则分类器的整体准确率为P all = q i =1N i / qi =1N i .定义5(F-measure 指标).F-measure 指标沿用了检索领域的准确性指标,是常用的分类器评价指标.F-measure 是将“准确率”和“召回率”两个指标组合形成的,其中,“召回率”的定义如下:R i =N i /N C i ,其中N C i 为未分类前属于C i 的样本流总数.则聚簇C i 的F-measure 指标定义为F-measure(i )=2P i R i /P i +R i ,经平均后,得到分类器的F-measure 指标为F-measure=1qq i =1F-measure(i ).F-measure 的取值范围是[0,1],F-measure 值较大时表示“准确率”和“召回率”都比较高,算法也就越准确.定义6(误差平方和).误差平方和常作为构建分类器的目标函数,常用来表示分类器的失真度或凝聚性.误差平方和等于所有样本流到其类代表点的距离平方和,即:SSE = q k =1 X i ∈C k dist (X i ,γk )2.5.2实验数据说明为了便于对比仿真,本文采用文献[8]中的Moore 数据集.Moore 数据集包含10个子数据集,每个数据集采自一天中的不同时间段,且每个数据集包含28分钟内,经过被测网络出口的所有完整TCP 双向流(满足正常三次握手的TCP 流).Moore 数据集可以直接从网站[24]中下载获取,数据格式为ARFF,可以使用Weka 数据分析软件打开.如表1所示,Moore 数据集共包含377526个网络流样本,10种业务类型.Moore 数据集中每条网络流样本都是从一条完整的TCP 双向流抽象而来,包含249项属性,即249个流的统计特征,如流的持续时间、每报文时间间隔等.5.3算法仿真比较利用Moore set 数据集,分别从整体准确率、F-measure 指标、误差平方和以及计算复杂度对算法进行实验仿真.针对K-means 方法、NBC 、NBC+KE+FCBF 、AP 方法,采用Weka 中已有的软件包直接进行仿真,STI-AP 算法则使用Matlab 软件编程实现.在K-means 算法中,初始化聚类中心的个数K =10;在算法STI-AP 中,初始化信息量r (i,j )=a (i,j )=0,ε-近邻距离的伸缩因子θ1=1/2、θ2=2,阻尼系数λ=0.9,重构分类器阈值T H =200.设定偏向参数w 等于所有样本流的流形相似度的平均值,即w = n i =1 nj =1S (i,j )/n 2.表1Moore set 数据集详细信息Table 1Detailed information of Moore set流量类型具体应用IP 流个数WWW HTTP,HTTPS 328091MAIL IMAP,POP2/3,SMTP28567BULK FTP11539SERVICESX11,DNS,IDENT,LDAP,NTP 2099P2P KaZaA,BitTorrent,GnuTella 2094DATABASE POSTGRES,SQLNET,Oracle,INGRES2648ATTACK Internet worm and virus attacks 1793MULTIMEDIA Windows Media Player,Real 1152INTERACTIVESSH,KLOGIN,RLOGIN,Telnet110GAMESHalf-Life8。

半监督学习是机器学习领域的一个重要分支，它利用未标记的数据来增强监督学习的效果。

标签传播算法和聚类方法是半监督学习中常用的两种方法，它们在实际应用中都有着重要的作用。

本文将对这两种方法进行比较分析，探讨它们各自的优势和劣势。

标签传播算法是一种基于图的半监督学习算法，它通过在图上传播标签信息来实现分类。

在标签传播算法中，每个节点都被赋予一个初始标签，然后通过不断地将标签信息传递给邻居节点来更新标签，直至收敛为止。

这种算法的优势在于它能够处理高维数据和复杂的拓扑结构，适用于各种类型的数据。

而且标签传播算法还具有很强的鲁棒性，对噪声和异常值的干扰能力较强。

然而，标签传播算法也存在一些缺点，比如收敛速度较慢，对初始标签的选择比较敏感。

与标签传播算法相比，聚类方法是一种更为传统的半监督学习方法。

聚类方法旨在将数据分成若干个组，使得组内的数据相似度较高，而组间的数据相似度较低。

通过这种方式，聚类方法能够将数据进行有效地分类，便于后续的监督学习。

聚类方法的优势在于它能够处理大规模数据，并且能够发现数据中的隐含结构。

此外，聚类方法也比较容易实现和解释，对实际应用有一定的便利性。

然而，聚类方法也存在一些问题，比如对初始中心点的选择较为敏感，而且对噪声和异常值的处理能力不如标签传播算法。

综合来看，标签传播算法和聚类方法各自具有一定的优势和劣势。

在实际应用中，我们需要根据具体的数据情况和需求来选择合适的方法。

如果数据具有复杂的拓扑结构，或者需要处理噪声和异常值，那么标签传播算法可能更适合；而如果数据需要分成多个组，或者需要对数据进行更深入的分析，那么聚类方法可能更合适。

除了对两种方法的比较分析，我们还可以考虑将它们结合起来，以实现更好的半监督学习效果。

比如可以先利用聚类方法将数据分成若干个组，然后再利用标签传播算法在每个组内进行标签传播，以实现更精细的分类。

这种方法能够充分发挥两种方法的优势，提高半监督学习的效果。

总的来说，标签传播算法和聚类方法都是半监督学习中重要的方法，它们各自有着不同的优势和劣势。

半监督学习中的标签传播算法与半监督聚类的联系在机器学习领域中，半监督学习是一种利用少量标记数据和大量未标记数据进行模型训练的方法。

相比于监督学习和无监督学习，半监督学习更符合真实场景中数据标注成本高、数据量大的情况。

半监督学习中的标签传播算法和半监督聚类是两种重要的方法，它们在半监督学习中发挥着重要作用。

本文将探讨标签传播算法和半监督聚类的联系与区别。

标签传播算法是一种基于图的半监督学习算法，它的核心思想是通过已标记样本的标签来传播标签信息，从而对未标记样本进行标记。

标签传播算法中的图可以表示为节点和边的集合，其中节点代表样本，边代表样本之间的相似度或关联度。

在标签传播算法中，每个节点都会根据其相邻节点的标签信息来更新自己的标签，直到整个图收敛为止。

标签传播算法的优点是能够处理高维度、非线性和复杂的数据，但也存在着收敛性和标签噪声等问题。

与标签传播算法相对应的是半监督聚类，它是一种将聚类和半监督学习相结合的方法。

半监督聚类在无监督聚类的基础上，利用少量的标记数据来指导聚类过程，从而提高聚类的准确性。

半监督聚类的目标是将相似的样本分到同一类别中，并且尽量将不相似的样本分到不同的类别中。

在半监督聚类中，常用的方法包括谱聚类、半监督K均值等。

那么标签传播算法和半监督聚类之间有着怎样的联系呢？首先，它们都是面向半监督学习的方法，都是利用少量标记数据和大量未标记数据来进行学习。

其次，标签传播算法和半监督聚类都是基于图的方法，它们都能够有效地处理非线性和复杂的数据结构。

此外，标签传播算法和半监督聚类都能够处理高维数据，并且对数据的分布形式没有要求。

因此，标签传播算法和半监督聚类在应用于半监督学习问题时，都能够取得较好的效果。

然而，标签传播算法和半监督聚类也存在一些不同之处。

首先，在算法思想上，标签传播算法主要是通过标签的传播来实现样本的分类，它更注重样本之间的相似性和关联性；而半监督聚类更注重样本的分布形式和聚类结果的紧凑性。

半监督学习中的半监督聚类算法详解一、介绍半监督学习半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。

在监督学习中，我们通过有标签的数据来训练模型，而在无监督学习中，我们则使用无标签的数据。

而半监督学习则是同时利用有标签和无标签的数据进行训练。

半监督学习的一个重要应用领域就是聚类。

二、聚类算法简介聚类是一种无监督学习方法，通过对数据进行分组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。

传统的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。

然而，这些传统的聚类算法都是无监督学习方法，需要预先指定聚类的数量，而且对初始聚类中心点的选择非常敏感。

因此，半监督聚类算法的出现填补了这些传统算法的不足。

三、半监督聚类算法半监督聚类算法试图利用有标签的数据来引导无标签的数据的聚类过程。

目前比较流行的半监督聚类算法包括基于图的半监督聚类算法、基于分歧的半监督聚类算法、基于生成模型的半监督聚类算法等。

基于图的半监督聚类算法是一种比较常见的方法。

该算法将数据集表示为图的形式，节点表示数据样本，边表示数据之间的相似度。

然后利用有标签的数据给图中的节点标注标签，通过标签传播的方式来推断无标签节点的标签。

常见的基于图的半监督聚类算法包括谱聚类、拉普拉斯聚类等。

基于分歧的半监督聚类算法则是通过在无标签数据上引入虚拟的标签，然后利用这些虚拟标签来指导聚类过程。

这种算法通常需要指定一个分歧度函数，用来度量数据点之间的分歧程度。

通过最小化总分歧来得到最优的聚类结果。

基于生成模型的半监督聚类算法则是基于生成式模型的方法，通过对数据的生成过程进行建模，然后利用有标签的数据来指导模型的训练，最终得到对无标签数据的聚类结果。

四、半监督聚类算法的优缺点半监督聚类算法相比传统的无监督聚类算法具有一定的优势。

首先，半监督聚类可以利用有标签的数据来提升聚类的性能，尤其是在数据维度较高、样本数量较少的情况下。

其次，半监督聚类可以有效地处理噪声数据，因为有标签数据可以帮助算法更好地识别和排除噪声。

半监督学习中的半监督聚类算法详解半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习模式。

在实际问题中，由于标注数据的获取成本高昂或者标注数据不充分，监督学习往往难以应用。

而无监督学习又无法利用少量的标注数据进行学习。

半监督学习的出现正是为了解决这一难题。

半监督聚类算法是半监督学习中的一种重要方法，它在无监督聚类的基础上，利用少量的标注信息，提高了聚类的准确性。

本文将详细介绍半监督聚类算法的原理和应用。

1. 半监督聚类算法简介半监督聚类算法是一种利用少量标记信息和大量未标记信息进行聚类的算法。

传统的无监督聚类算法在面对大规模数据时往往表现不佳，而半监督聚类算法通过引入标记信息，可以提高聚类的准确性和鲁棒性。

半监督聚类算法的核心思想是利用标记数据的类别信息，辅助无监督聚类算法进行聚类。

2. 半监督聚类算法的原理半监督聚类算法的原理主要包括两个方面：无监督聚类和半监督学习。

在无监督聚类中，常用的算法包括K均值算法、谱聚类算法和层次聚类算法等。

这些算法主要通过样本之间的相似度进行聚类，而没有利用标记信息。

在半监督学习中，主要包括标签传播算法、半监督支持向量机和半监督降维等方法。

这些算法主要利用少量的标记数据，通过标记数据和未标记数据之间的关系，对未标记数据进行分类或聚类。

3. 标签传播算法标签传播算法是一种经典的半监督聚类算法。

该算法利用标记数据的类别信息，通过样本之间的相似度传播标签，从而对未标记数据进行聚类。

具体而言，标签传播算法首先将标记数据的类别信息作为初始标签，然后计算未标记数据和标记数据之间的相似度。

接着，算法通过迭代的方式，将每个未标记样本的标签更新为其相似样本中标签的加权平均值。

最终，算法将未标记数据聚类为不同的类别。

标签传播算法简单而高效，在社交网络分析、图像分割和文本聚类等领域有着广泛的应用。

4. 半监督支持向量机半监督支持向量机是一种基于支持向量机的半监督学习方法。

支持向量机是一种经典的监督学习算法，在解决小样本学习和非线性分类问题中表现出色。

半监督学习中的标签传播算法与聚类方法的比较分析半监督学习在机器学习领域中扮演着重要的角色，它允许利用部分有标签的数据和大量无标签的数据进行模型训练，从而提高模型的泛化能力。

标签传播算法和聚类方法都是半监督学习中常用的技术手段，它们各自具有特点和适用场景。

本文将对这两种方法进行比较分析，以期帮助读者更好地了解它们的优劣势和适用范围。

标签传播算法是一种基于图的半监督学习算法，它通过在图中传播标签信息来进行预测。

在标签传播算法中，每个节点都与一个样本相对应，节点之间的连接表示样本间的相似性。

算法的核心思想是通过迭代地更新每个节点的标签，使得每个节点的标签与相邻节点的标签尽可能一致。

标签传播算法的优势在于能够处理高维数据和非线性关系，对于无法用线性模型解决的复杂问题有着较好的效果。

与标签传播算法不同，聚类方法是一种将数据分成若干组的技术手段。

聚类方法的目标是将相似的样本归为一类，从而实现对数据的分组和分类。

常用的聚类方法包括k均值聚类、层次聚类等。

聚类方法的优势在于能够发现数据中的潜在结构和模式，对于数据挖掘和模式识别有着重要的应用价值。

在实际应用中，标签传播算法和聚类方法都有各自的优势和局限性。

标签传播算法适用于数据中存在一定的相似性和关联性的情况，能够有效地利用样本之间的联系信息进行学习。

然而，标签传播算法在处理大规模数据时可能存在收敛速度慢、计算复杂度高等问题。

相比之下，聚类方法对数据的结构要求较低，能够处理各种类型的数据。

但是，聚类方法对初始聚类中心的选取敏感，对于高维数据和非线性关系的处理能力有限。

综上所述，标签传播算法和聚类方法各自有着优势和局限性，在实际应用中需要根据具体问题的特点来选择合适的方法。

在处理具有一定相似性和关联性的数据时，标签传播算法能够发挥其优势，实现对数据的有效学习和预测。

而对于结构复杂、高维度的数据，则可以考虑使用聚类方法来进行分组和分类。

同时，也可以结合两种方法，利用它们的特点来提高模型的性能和泛化能力。

半监督学习中的标签传播算法与半监督聚类的联系分析在机器学习领域，半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。

它允许利用少量有标签的数据和大量无标签的数据来进行模型训练。

其中，标签传播算法和半监督聚类是半监督学习中常用的两种方法，它们在处理无标签数据时起着重要作用。

本文将探讨标签传播算法与半监督聚类之间的联系，以及它们在半监督学习中的应用。

1. 标签传播算法的基本原理标签传播算法是一种基于图的半监督学习方法，它的基本思想是通过标签在图结构中的传播来进行分类。

在标签传播算法中，节点表示样本，边表示样本之间的关系，标签表示样本的类别。

算法的过程可以简单描述为：首先，为有标签的节点赋予真实标签；然后，通过节点之间的关系，将标签进行传播，直至图中所有节点的标签收敛为止。

2. 半监督聚类的基本原理半监督聚类是一种将无标签数据与有标签数据相结合的聚类方法。

它的目标是在保持聚类结果准确性的同时，尽可能利用无标签数据的信息。

常见的半监督聚类方法包括谱聚类、半监督K均值等。

这些方法通常通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式来进行聚类。

3. 标签传播算法与半监督聚类的联系标签传播算法和半监督聚类在处理无标签数据时有一定的联系。

首先，标签传播算法可以被看作是一种基于图的聚类方法，它通过标签的传播将相似的节点聚为一类。

其次，半监督聚类方法也可以被看作是一种半监督学习方法，它在聚类的过程中充分利用了有标签和无标签数据的信息。

因此，可以说标签传播算法和半监督聚类都是在利用数据之间的相似性和关联性来进行无监督学习的方法。

4. 标签传播算法与半监督聚类的应用标签传播算法和半监督聚类在实际应用中有广泛的应用。

例如，在社交网络分析中，标签传播算法可以用于社区发现，将相似的节点聚为一个社区；在图像分割中，半监督聚类可以用于将相似的像素聚为一个区域。

此外，这两种方法在文本分类、推荐系统等领域也有着重要的应用。

总结标签传播算法和半监督聚类作为半监督学习中的两种重要方法，它们在处理无标签数据时有着一定的联系。

半监督学习中的半监督聚类算法详解在机器学习领域，半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。

半监督学习通常应用在数据集中只有一小部分标记数据，而大部分是未标记数据的情况下。

在这种情况下，传统的监督学习算法就显得有些捉襟见肘，而半监督学习就能够很好地应对这种情况。

在半监督学习中，半监督聚类算法是一种重要的学习方法，本文将对半监督聚类算法进行详细解析。

首先，我们来了解一下半监督聚类算法的基本原理。

半监督聚类算法是一种将无监督学习和半监督学习相结合的算法，它旨在通过利用一小部分标记数据和大量的未标记数据来进行聚类。

与传统的无监督聚类算法不同，半监督聚类算法在进行聚类时会将标记数据的信息引入到聚类过程中，从而提高聚类的准确性。

换句话说，半监督聚类算法利用标记数据的信息来指导未标记数据的聚类过程，以达到更好的聚类效果。

接下来，我们将介绍几种常见的半监督聚类算法。

首先是基于图的半监督聚类算法，这类算法主要基于图的理论和算法来进行聚类。

其中，最经典的算法之一就是基于谱聚类的半监督学习算法。

谱聚类是一种基于图论和矩阵论的聚类算法，它通过将数据点表示为图中的节点，然后利用图的拉普拉斯矩阵进行特征分解，最终将数据点划分到不同的聚类中。

在半监督学习中，谱聚类算法通过引入标记数据的信息来指导聚类过程，以提高聚类的准确性。

另一种常见的半监督聚类算法是基于生成模型的算法，这类算法主要基于生成模型来进行聚类。

其中，最典型的算法之一是混合高斯模型的半监督学习算法。

混合高斯模型是一种基于概率分布的聚类算法，它假设数据点是由多个高斯分布混合而成的。

在半监督学习中，混合高斯模型通过引入标记数据的信息来调整高斯分布的参数，以提高聚类的准确性。

此外，还有一种常见的半监督聚类算法是基于半监督支持向量机的算法。

半监督支持向量机是一种基于支持向量机的学习算法，它通过最大化标记数据和未标记数据之间的边界来进行聚类。

在半监督学习中，半监督支持向量机通过引入标记数据的信息来调整支持向量机的超平面，以提高聚类的准确性。

2020年第9期信息与电脑China Computer & Communication算法语言半监督近邻传播聚类集成算法研究李林阳 李高明 李 笑（武警工程大学 基础部，陕西 西安 710086）摘　要：近邻传播聚类（Affinity Propagation，AP）算法具有良好的聚类性能，但是在聚类过程中单个聚类器的聚类性能不佳，存在聚类准确率较低的现象，如果将多个近邻传播聚类器集成起来则能够克服聚类的随机性和单个聚类器聚类准确率不高的问题。

笔者利用装袋法将半监督AP算法进行集成，在标准数据集上进行测试，获得了更优的聚类精度。

关键词：近邻传播聚类算法；装袋法；聚类集成中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2020）09-049-03Research on Semi Supervised Neighborhood Propagation ClusteringIntegration AlgorithmLi Linyang, Li Gaoming, Li Xiao(Basic Department, Engineering University of PAP, Xi'an Shaanxi 710086, China) Abstract: The affinity propagation algorithm has good clustering performance, but during the clustering process, the clustering performance of a single clusterer is not good, and the accuracy is low. If multiple affinity propagation clusterers are integrated, it can be overcome that the randomness of clustering and the low accuracy of single clusterer. In this paper, the bagging method is used to integrate the semi-supervised AP algorithm, and the test is performed on a standard dataset to obtain better clustering accuracy.Key words: neighborhood propagation clustering algorithm; bagging method; clustering integration０　引言近邻传播聚类算法（AffinityPropagation，AP）提出于2007年，该算法具有聚类速度快、聚类准确率高等特点。

《基于半监督学习的吸引子传播聚类算法改进与应用》一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术得到了广泛的应用。

聚类作为无监督学习的一种重要方法，在数据挖掘和模式识别等领域具有广泛的应用。

然而，传统的聚类算法在处理复杂数据时，往往难以得到理想的聚类结果。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于半监督学习的吸引子传播聚类算法的改进方法，并对其应用进行了研究。

二、相关背景与文献综述近年来，半监督学习在聚类任务中得到了广泛的应用。

吸引子传播聚类算法（APC）作为一种基于密度的聚类方法，在处理具有复杂结构的数据时表现出了较好的性能。

然而，传统的APC 算法在处理带有标签数据时，无法充分利用这些标签信息。

因此，本文旨在通过引入半监督学习的思想，对APC算法进行改进，以提高其聚类性能。

三、基于半监督学习的吸引子传播聚类算法改进针对传统APC算法的不足，本文提出了一种基于半监督学习的吸引子传播聚类算法改进方法。

该方法主要包括以下步骤：1. 引入标签信息：在算法中引入带有标签的数据，通过标签信息对算法的初始化阶段进行优化。

2. 优化吸引子更新规则：在算法的迭代过程中，根据数据的分布情况和标签信息，调整吸引子的更新规则，使得算法能够更好地利用标签信息。

3. 融合局部和全局信息：在聚类过程中，结合局部密度和全局分布信息，提高算法对复杂数据的处理能力。

四、实验与分析为了验证改进算法的有效性，本文进行了多组实验。

实验数据包括人工合成数据和真实世界数据集。

实验结果表明，改进后的算法在处理带有标签的数据时，能够充分利用标签信息，提高聚类的准确性和稳定性。

同时，该算法在处理复杂数据时也表现出了较好的性能。

五、应用与案例分析基于半监督学习的吸引子传播聚类算法在多个领域具有广泛的应用。

本文以图像分割和社交网络分析为例，介绍该算法的应用和案例分析。

1. 图像分割：通过将图像数据作为输入，利用改进的APC算法对图像进行聚类，实现图像分割。

第 22卷第 7期2023年 7月Vol.22 No.7Jul.2023软件导刊Software Guide基于马氏距离的半监督近邻传播聚类算法文静，俞卫琴（上海工程技术大学数理与统计学院，上海 201620）摘要：针对近邻传播（AP）聚类算法距离度量的局限性，以及对于一些结构比较复杂的数据集聚类算法精度不高的问题，提出一种基于马氏距离的半监督近邻传播聚类算法（SAPBM）。

考虑到马氏距离不受样本维数的影响，在样本的相似性度量中，SAPBM算法以马氏距离取代了AP算法采用的欧几里得距离，减少因样本维数的影响造成样本间的相互干扰；结合成对约束信息改善数据间的相似度，使相似度矩阵更能准确反映数据间的关系。

在UCI标准数据集上进行实验，结果表明，SAPBM算法相比传统的AP聚类算法和仅利用成对约束信息的SAP聚类算法的聚类性能更优。

关键词：近邻传播聚类；马氏距离；相似性度量；半监督聚类；成对约束信息DOI：10.11907/rjdk.221818开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP301 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）007-0059-07Semi- supervised Affinity Propagation Clustering Algorithm Based onMahalanobis DistanceWEN Jing， YU Weiqin（School of Mathematics， Physics and Statistics， Shanghai University of Engineering Science， Shanghai 201620， China）Abstract：A semi-supervised affinity propagation clustering algorithm based on Mahalanobis distance （SAPBM） is proposed to try to solve some problems， including that the limitations of the distance measurement of the affinity propagation （AP） clustering algorithm and the low ac‐curacy of the clustering algorithm for some complex data sets. Considering that the Mahalanobis distance is not affected by the sample dimen‐sion， in the similarity measurement of samples， the SAPBM algorithm replaces the Euclidean distance with the Mahalanobis distance， reduc‐ing the mutual interference between samples due to the influence of sample dimension； combining pairwise constraint information to improve the similarity between the data， so that the obtained similarity matrix can more accurately reflect the relationship between the data. Experi‐ments are carried out on the UCI standard data set， and the experimental results show that the SAPBM algorithm has better clustering perfor‐mance than the traditional AP clustering algorithm and the SAP clustering algorithm that only uses pairwise constraint information.Key Words：affinity propagation clustering； Mahalanobis distance； similarity measure； semi-supervised clustering； pairwise constraint in‐formation0 引　言近邻传播（Affinity Propagation， AP）聚类是Frey等［1］提出的一种新的无监督聚类算法，相较于其他聚类算法，AP算法有以下优势：①在聚类过程中不需要提前说明聚类数目及其有关的参数［2］；②AP算法没有限制输入的相似性矩阵的对称性；③AP算法最终得到的类代表点来自输入的数据点，进而输出真实、合理的聚类中心；④AP算法反复执行多次，聚类结果并不会发生变化。