【摘 要】
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为了获得充足的训练语料,提出了半监督的K-means算法（SSK-means）,算法的运行过程中不再随机选择初始中心点,而是先从各类标注数据分别选取一个作为初始中心点,其余的则从未标注
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为了获得充足的训练语料,提出了半监督的K-means算法（SSK-means）,算法的运行过程中不再随机选择初始中心点,而是先从各类标注数据分别选取一个作为初始中心点,其余的则从未标注数据中选择,选择距离已选初始点较远的数据,这就保证初始点不会属于同一类,从而使得标注的结果具有较高的准确率。实验结果表明,SSK-means算法是有效的,它具有较好的性能。
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