高斯过程的约束谱聚类

资 源 简 介

高斯过程的约束谱聚类

详 情 说 明

高斯过程约束谱聚类是一种融合半监督信息的改进谱聚类算法，通过高斯过程对约束信息进行建模，在CVPR 2008中由Zhengdong Lu等人提出。该算法核心在于将传统的成对约束（must-link/cannot-link）转化为高斯过程先验，从而更自然地融入谱聚类框架。

算法实现包含两个典型场景的demo：第一个demo展示如何在简单二维数据中处理少量约束信息，通过高斯过程调整相似度矩阵的构建过程，使聚类结果更符合先验约束；第二个demo则演示了高维数据下的应用，通过核技巧处理非线性可分情况。实现时需要注意约束信息的概率化转换，以及如何平衡原始数据相似度与约束带来的调整因子。

相比传统谱聚类，该方法的优势在于能够通过高斯过程的不确定性量化，更鲁棒地处理噪声约束。对于实际应用中的半监督场景，这种概率化融合方式比硬性约束具有更好的泛化性。算法输出可直接作为标准谱聚类的输入，兼容现有谱聚类流程。