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半监督聚类研究如何利用少量的监督信息来提高聚类性能，目前已经成为机器学习领域的一个研究热点．现有的大多数半监督聚类方法没有综合考虑Seeds集和成对约束这两种监督信息，因而提出了一种基于Seeds集和成对约束的半监督聚类算法．该算法运用Tri—training算法扩充Seeds集，结合成对约束优化Seeds集并指导聚类过程．实验结果表明，该算法能够有效提高聚类性能．