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给定的数据集通常包含部分先验信息，有效利用先验信息可以提高类簇划分的质量。在近邻传播算法中，偏向参数对类簇划分起着关键性作用，因此通过调整偏向参数的值搜索一个较优的结果是一种可取的方法。本文给出的基于自适应的半监督近邻传播算法即是利用先验信息，通过修改偏向参数的值找到一个较优的类簇结果。实验表明，该方法在大多数情况下取得较好的聚类结果。