[发明专利]一种自适应半监督深度聚类方法在审
| 申请号： | 202211644318.4 | 申请日： | 2022-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN115937560A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 杜宇慧;武福林 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 孙乐 |
| 地址： | 030006*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自适应半监督深度聚类方法，属于图像数据聚类分析技术领域，通过使用有标签数据训练模型；将训练完的模型再对无标签训练数据进行训练得到该数据的分类特征，并将其分类特征转化为概率值；将有标签数据和无标签训练数据在模型最后一层隐藏层得到的特征进行半监督聚类以得到无标签训练数据与簇中心之间的相似度，将概率值和相似度对应标签一致的赋予其伪标签；自适应地从伪标签数据中挑选置信度高的数据添加到有标签数据中参与下一次模型的迭代训练，直到模型收敛则训练结束；最后对新的测试数据进行聚类测试。通过与其他聚类方法比较，本发明在不同数据集上可以提高模型聚类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 监督 深度 方法 | ||
【主权项】：
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