软件学报

作者：付治，王红军，李天瑞，滕飞，张继

单位：付治，西南交通大学 信息科学与技术学院, 四川 成都 611756;综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学), 四川 成都 61175611,王红军，西南交通大学 信息科学与技术学院, 四川 成都 611756;综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学), 四川 成都 61175602,李天瑞，西南交通大学 信息科学与技术学院, 四川 成都 611756;综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学), 四川 成都 61175603,滕飞，西南交通大学 信息科学与技术学院, 四川 成都 611756;综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学), 四川 成都 61175604,张继，西南交通大学 信息科学与技术学院, 四川 成都 611756;综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学), 四川 成都 61175605

关键词：机器学习;弱监督学习;聚类

基金：四川省国际科技创新合作重点项目（2019YFH0097）

聚类是机器学习领域中的一个研究热点，弱监督学习是半监督学习中一个重要的研究方向，有广泛的应用场景.在对聚类与弱监督学习的研究中，提出了一种基于k个标记样本的弱监督学习框架.该框架首先用聚类及聚类置信度实现了标记样本的扩展.其次，对受限玻尔兹曼机的能量函数进行改进，提出了基于k个标记样本的受限玻尔兹曼机学习模型.最后，完成了对该模型的推理并设计相关算法.为了完成对该框架和模型的检验，选择公开的数据集进行对比实验，实验结果表明，基于k个标记样本的弱监督学习框架实验效果较好.

来源：2020年第4期

《软件学报》期刊编辑部

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