【摘 要】
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基于成对约束的聚类分析是半监督学习的一个重要研究方向。成对约束的数量已成为影响该类算法有效性的重要因素。然而,在现实应用中,成对约束的获取需要耗费大量的成本。因此
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773247,61876103),山西省基础研究计划(201901D211192)
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基于成对约束的聚类分析是半监督学习的一个重要研究方向。成对约束的数量已成为影响该类算法有效性的重要因素。然而,在现实应用中,成对约束的获取需要耗费大量的成本。因此,文中提出了一种基于安全性的成对约束扩充方法(Extended Algorithm of Pairwise Constraints Based on Security,PCES)。该算法将传递闭包中最大局部连通距离作为安全值,并根据安全值来修改传递闭包之间的相似性,减少合并传递闭包带来的风险,最后利用图聚类方法合并相似的传递闭包达到扩充成对约束的
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