网络视频分类的半监督聚类集成

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文件名称：网络视频分类的半监督聚类集成
文件大小：1010KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-06 09:50:01
Better performance; Cluster ensembles; Clustering; 最近，随着网络视频的流行，网络视频分类一直是一项有趣的研究。 聚类集成已成为分类的一个很好的选择。 半监督聚类集成表现出更好的性能，因为它可以合并已知的先验知识，例如，成对约束。 在本文中，我们提出了一种基于半监督聚类的相似度划分算法（SS-CSPA），以对包含由其上载者提供的文本数据的视频进行分类。 该算法的特点是引入了无监督学习，聚类之间的共识以及成对约束的额外支持，从而形成了半监督聚类集成范式。 在真实世界的网络视频上的实验结果表明，该算法优于现有的网络视频分类方法。