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本文提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,探讨了主动学习的停止条件,在较少的约束下可得到较好的聚类结果。通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,在该学习策略下,半监督聚类算法的性能好于对比算法;在停止条件下,每个数据集的聚类结果都是可接受的。
半监督聚类中成对约束的主动学习
【摘 要】
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本文提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,探讨了主动学习的停止条件,在较少的约束下可得到较好的聚类结果。通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,在该学习策略下
【机 构】
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烟台大学计算机学院
【出 处】
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广西师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2011年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61070118）
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