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提出了一种半监督K均值多关系数据聚类算法．该算法在K均值聚类算法的基础上扩展了其初始类簇的选择方法和对象相似性度量方法，以用于多关系数据的半监督学习．为了获取高性能，该算法在聚类过程中充分利用了标记数据、对象属性及各种关系信息．多关系数据库Movie上的实验结果验证了该算法的有效性．
一种半监督K均值多关系数据聚类算法
【摘 要】
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提出了一种半监督K均值多关系数据聚类算法．该算法在K均值聚类算法的基础上扩展了其初始类簇的选择方法和对象相似性度量方法，以用于多关系数据的半监督学习．为了获取高性能，该算
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【出 处】
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软件学报
【发表日期】
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2008年11期
【基金项目】
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Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60496321,60773099，60573073(国家自然科学基金);the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2006A
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