【摘 要】
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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。该文提出一种基于密度的约束扩展方法（DCE）,将数据集以图的形式表达,定义一种基于密度的图形相似度。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70571057,70171002）,新世纪优秀人才支持计划基金资助项目（NECT-05-0253）
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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。该文提出一种基于密度的约束扩展方法（DCE）,将数据集以图的形式表达,定义一种基于密度的图形相似度。根据样本点间的距离和相似度关系,对已知约束集进行扩展,扩展后的约束集可用于各种半监督聚类算法。以约束完全连接聚类和成对约束K均值方法为例,说明了约束扩展方法的应用。实验表明,DCE能够有效地提升半监督聚类算法的性能。
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