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摘要:
在数据挖掘领域的很多实际应用中,获取大量的无标签样本非常容易,而获取有标签的样本通常需要付出较大的代价,并且有时不可能得到所有的数据的标签,半监督聚类就是使用一小部分的标签数据对无标签数据的聚类过程进行指导.提出了一种新的半监督聚类算法,它利用标签数据提供的信息来初步确定数据的相似性和不相似性标准,并在聚类过程中对其进行自动调整,利用它们对聚类过程进行约束和指导.通过在标准数据集高斯数据集上的测试,该算法相对于无指导聚类来说有更高的精度和更快的速度.
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文献信息
篇名 有约束的半监督聚类方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 数据挖掘 标签数据 约束 半监督聚类
年,卷(期) 2009,(22) 所属期刊栏目 数据库、信息处理
研究方向 页码范围 100-102
页数 3页 分类号 TP301
字数 4493字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.22.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘应东 兰州交通大学交通运输学院 19 146 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
标签数据
约束
半监督聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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