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K-Hub聚类算法是一种有效的高维数据聚类算法,但是它对初始聚类中心的选择非常敏感,并且对于靠近类边界的实例往往不能正确聚类.为了解决这些问题,提出一种结合主动学习和半监督聚类的K-Hub聚类算法.运用主动学习策略学习部分实例的关联限制,然后利用这些关联限制指导K-Hub的聚类过程.实验结果表明,基于主动学习的K-Hub聚类算法能有效提升K-Hub的聚类准确率. 相似文献
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