【摘 要】
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传统聚类算法难以利用已有的历史信息,尤其是数据被污染的情况下聚类结果不理想;半监督聚类常用于数据中有部分标签的情况。在源数据有少量标签的情况下,提出半监督混合C均值
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61170111,61572407,61134002）, 四川省科技支撑计划项目（2014SZ0207）.
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传统聚类算法难以利用已有的历史信息,尤其是数据被污染的情况下聚类结果不理想;半监督聚类常用于数据中有部分标签的情况。在源数据有少量标签的情况下,提出半监督混合C均值聚类算法（SS-FPCM）;基于迁移学习框架,针对负迁移问题对算法进行修正,提出了防止负迁移的半监督迁移算法（TSS-FPCM）;最后,为了充分借鉴源数据的信息,利用＂代表点＂来代替源数据类信息,融入算法中再次迁移得到改善的半监督迁移算法（ITSSFPCM）。实验表明,3个算法能够有效的利用源数据提高聚类性能。SS-FPCM与TSS-FPCM可
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