【摘 要】
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半监督聚类能利用少量标记数据来提高聚类算法性能，但大部分文本聚类算法无法直接应用成对约束等先验信息。针对文本数据高维稀疏的特点，提出了一种半监督文本聚类算法。将成对
【机 构】
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中国人民大学统计学院,中国石油规划总院计算机信息中心
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半监督聚类能利用少量标记数据来提高聚类算法性能，但大部分文本聚类算法无法直接应用成对约束等先验信息。针对文本数据高维稀疏的特点，提出了一种半监督文本聚类算法。将成对约束信息扩展后嵌入文档相似度矩阵，在此基础上根据已划分与未划分文档之间的统计信息逐步找出剩余未划分文本集合中密集的且与已划分聚类中心集合相似度较小的K个初始聚类中心集合，然后将剩余的相对较难区分的文档结合成对约束限制信息划分到K个初始聚类中心集合，最后通过融合成对约束违反惩罚的收敛准则函数对聚类结果进行进一步优化。算法在聚类过程中自动确定初始聚
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