【摘 要】
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模糊聚类算法作为经典的无监督算法之一,在未提供先验信息的基础上容易陷入局部最优。为了能够将监督学习与无监督学习相结合,同时利用已标签数据和未标签数据共同进行训练学
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模糊聚类算法作为经典的无监督算法之一,在未提供先验信息的基础上容易陷入局部最优。为了能够将监督学习与无监督学习相结合,同时利用已标签数据和未标签数据共同进行训练学习,本文通过对目标函数进行拉普拉斯约束,通过验证隶属度的范围始终大于等于零,能够证明该算法是有效的。在其基础上加入先验信息来挖掘大量有用的信息,使之在未提供先验信息的基础上,算法能够合理、有效地利用部分已标识样本的类别信息对未标识样本产生影响,从而提高半聚类算法的聚类性能;最后,将文章中提出的两类改进算法与原始模糊c均值(FCM)进行聚类指标对比
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