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基于迭代框架的主動半監(jiān)督聚類框架（IASSCF）是一個流行的半監(jiān)督聚類框架。該框架存在兩個問題：其一，初始先驗(yàn)信息較少導(dǎo)致迭代初期聚類效果不佳，進(jìn)而影響后續(xù)聚類結(jié)果;其二，每次迭代只選擇信息量最大的一個樣本標(biāo)記，導(dǎo)致運(yùn)行速度慢性能提升慢。針對這兩個問題，設(shè)計(jì)了一種基于主動學(xué)習(xí)先驗(yàn)的半監(jiān)督K-means聚類算法。該方法包含初始化階段和迭代階段。初始化階段主動選擇代表性較高的節(jié)點(diǎn)集合，并基于代表節(jié)點(diǎn)集合構(gòu)建各類的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合和約束先驗(yàn)集合。迭代階段，每次迭代包含三步：1）基于當(dāng)前約束先驗(yàn)集合，利用約束半監(jiān)督聚類算法PCK-means對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類;2）依據(jù)當(dāng)前聚類結(jié)果，主動選擇每個簇中最具價值信息的未標(biāo)注樣本點(diǎn);3）利用選擇樣本點(diǎn)擴(kuò)充先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合及約束集合。迭代此過程至達(dá)到收斂閾值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于原IASSCF框架的半監(jiān)督K-means聚類算法相比，所提算法運(yùn)行速度更快，性能更優(yōu)。
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