IJCAIJun, 2018
基于图聚类和半监督分类的自加权多核学习
Self-weighted Multiple Kernel Learning for Graph-based Clustering and Semi-supervised Classification
Zhao Kang, Xiao Lu, Jinfeng Yi, Zenglin Xu
TL;DR本文提出了一种新的 MKL 框架,通过将每个核定义为一致核的扰动,并为接近一致核的核分配大权重来解决现有算法的各种问题。该框架被集成到用于基于图形的聚类和半监督分类的统一框架中,并在多个基准数据集上得到了实验验证,证实了新框架的优越性。