中国最大的综合性文献数据库 -维普资讯 关键词: 半监督聚类 关联 马尔可夫随机域 K均值 高斯核[gap=1071]Key words: semi-supervised clustering ; constraint ; HMRF; K-means ; Gassian kernel
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To solve the problem,we proposed a framework for semi-supervised clustering.
为解决此问题,提出了一种新的半监督聚类算法框架。
参考来源 - 一种用于处理高维稀疏数据的半监督聚类算法In this article we focus on clustering analysis in the semi-supervise clustering algorithm and propose a new method of clustering in semi-supervise based on a carefully analysis of existing methods in literature.
该文主要侧重于半监督聚类分析的研究,针对现有方法存在的问题,提出一些新方法和观点。
参考来源 - 半监督聚类算法及应用的研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
实验表明，该算法较之于已提出的半监督聚类算法，获得了更好的聚类性能。
Experimental result demonstrates that compared with previously proposed semi-supervised clustering algorithm this method produces better clusters.
半监督聚类通过利用少量有标号样本或成对约束等监督信息来提高聚类性能。
Semi-supervised clustering algorithms use a small amount of supervision information in the form of labeled data or pairwise constraints to improve clustering performance.
现有的半监督聚类方法较少利用数据集空间结构信息，限制了聚类算法的性能。
Most of the existing semi-supervised clustering methods neglect the structural information of the data, while the few constraints available may degrade the performance of the algorithms.
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