基于半监督学习的聚类算法研究

异常检测中的半监督学习半监督学习是一种结合有标签和无标签数据进行训练的机器学习方法，可用于异常检测。

异常检测是数据挖掘领域的重要任务，它旨在识别与正常行为模式不一致的数据点。

在许多实际应用中，由于异常样本的稀缺性和获取困难性，标记异常样本的成本往往很高。

因此，半监督学习在异常检测中具有重要意义。

半监督学习通过使用少量有标签样本和大量无标签样本来进行模型训练。

与监督学习相比，它能够更好地利用大量未标记数据中潜在的信息，并提高模型性能。

在异常检测中应用半监督学习方法可以通过利用未标记数据中正常样本的信息来提高模型对正常行为进行建模，并识别出与正常行为不一致的异常点。

半监督学习方法可以分为基于生成模型和基于判别模型两种类型。

生成模型方法旨在对数据分布进行建模，并通过比较新样本与该分布之间的差异来判断其是否为异常点。

其中一个典型算法是基于概率图模型的LOF算法（Local Outlier Factor），它通过计算每个样本点与其邻域样本点之间的局部异常因子来进行异常检测。

此外，基于高斯混合模型的方法也广泛应用于半监督异常检测中。

与生成模型方法不同，判别模型方法直接学习样本的判别函数，通过判别函数对新样本进行分类来进行异常检测。

其中一个常用的算法是半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machine），它通过最大化有标签样本和无标签样本之间的边界来学习一个判别函数。

此外，基于半监督聚类的方法也被广泛应用于半监督异常检测中。

尽管半监督学习在异常检测中具有许多优势，但仍然存在一些挑战和问题。

首先是如何选择合适的有标签样本和无标签样本。

不同选择策略可能导致不同的模型性能。

其次是如何处理数据分布不平衡问题。

在实际应用中，正常数据往往比异常数据多得多，这可能导致模型对正常数据过拟合而无法很好地识别出异常点。

此外，在实际场景中，数据分布可能会随时间发生变化，这对半监督异常检测方法提出了更高的要求。

主动学习在半监督聚类中的应用第一章：引言1.1 问题背景半监督学习是一种介于有监督学习与无监督学习之间的学习方法。

在实际应用中，由于标注数据的获取成本高昂，往往只能获得少量的有标签数据和大量的无标签数据。

在聚类问题中，半监督学习称为半监督聚类。

传统的聚类算法通常基于无监督学习，但在处理大规模数据时，无监督聚类算法存在着准确率低和聚类效果不稳定的问题。

为了提高聚类算法的准确性和可靠性，主动学习被引入到半监督聚类中，成为解决这一问题的有效方法。

1.2 主动学习的概念主动学习是一种主动选择样本并向模型提供标签的学习方法。

通过从未标记的样本中选择最具代表性的样本来解决分类或聚类问题，并将这些样本提交给专家进行标记，从而提高学习的准确性。

与传统的被动学习方法相比，主动学习具有更高的学习效率和更好的学习结果。

第二章：半监督聚类方法2.1 传统聚类方法传统的聚类方法通常只使用无标签数据，如K-means算法、谱聚类等。

这些方法缺乏对数据的准确标记，容易受到噪声和异常值的影响，导致聚类结果不稳定。

2.2 主动学习在半监督聚类中的应用为了解决传统聚类方法的局限性，研究者开始将主动学习引入到半监督聚类中。

主动学习可以让聚类算法主动选择最有价值的样本进行标记，从而提高聚类的准确性和稳定性。

第三章：主动学习在半监督聚类中的算法3.1 具有不确定度的主动学习算法不确定度是主动学习中一种常用的选择样本的度量指标。

主动学习算法会根据模型对样本的不确定度进行排序，选择不确定度较高的样本进行标记。

常见的不确定度度量指标包括熵、方差等。

3.2具有噪声过滤的主动学习算法在实际应用中，数据中常常包含噪声、异常值等干扰因素。

为了减少噪声对聚类结果的影响，主动学习算法可以与噪声过滤方法相结合。

这样可以在选择样本时，排除噪声样本，提高聚类效果的稳定性。

第四章：实验与结果为了验证主动学习在半监督聚类中的应用效果，我们使用了多个数据集进行实验，并与传统的聚类方法进行比较。

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。

【机器学习】半监督学习⼏种⽅法1.Self-training algorithm(⾃训练算法)这个是最早提出的⼀种研究半监督学习的算法，也是⼀种最简单的半监督学习算法．2.Multi-view algorithm(多视⾓算法)⼀般多⽤于可以进⾏⾃然特征分裂的数据集中．考虑特殊情况（每个数据点表征两个特征）：每⼀个数据点看成是两个特征的集合，然后利⽤协同训练(Co-training algorithm)进⾏处理．协同训练（co-training）算法，此类算法隐含地利⽤了聚类假设或流形假设，它们使⽤两个或多个学习器，在学习过程中，这些学习器挑选若⼲个置信度⾼的未标记⽰例进⾏相互标记，从⽽使得模型得以更新。

Balcan and Blum (2006) show that co-training can be quite effective, that in the extreme case only one labeled point is needed to learn the classifier. Zhou et al. (2007) give a co-training algorithm using Canonical Correlation Analysis which also need only one labeled point. Dasgupta et al. (Dasgupta et al., 2001) provide a PAC-style th-eoretical analysis.3.Generative Models(⽣成模型)以⽣成式模型为分类器，将未标记⽰例属于每个类别的概率视为⼀组缺失参数，然后采⽤EM算法来进⾏标记估计和模型参数估计，此类算法可以看成是在少量有标记⽰例周围进⾏聚类，是早期直接采⽤聚类假设的做法。

EM算法的贪⼼本质使其容易陷⼊局部极值，因此算法对初始值的选择具有很强的依赖性．常⽤的解决⽅法是采⽤多组初值进⾏重复运算，并从中选择最好的⼀组解，或者通过复杂的优化算法(如分裂合并EM算法)获取参数的优化解．这些做法尽管降低了对初始值选择的敏感性，但却引⼊了过多的运算负担。