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聚類是一門非常重要的技術(shù)。所謂聚類就是按照某種度量（相似性度量、不相似性度
量或距離），根據(jù)一定的準(zhǔn)則將個(gè)體集合分成若干類，使得同類個(gè)體之間的相似程度大于不同類個(gè)體之間的相似程度即做到”物以類聚”。半監(jiān)督聚類算法研究無監(jiān)督學(xué)習(xí)中如何利用少量的監(jiān)督信息來提高聚類性能，目前正得到不斷應(yīng)用。針對(duì)前人提出的半監(jiān)督模糊聚類，本文為了驗(yàn)證該種半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法是否可以用于其它聚類算法，對(duì)極大熵算法進(jìn)行了改進(jìn)，將半監(jiān)督距離學(xué)習(xí)引入極大熵聚類，生成半監(jiān)督極大熵聚類算法，并通過實(shí)驗(yàn)證明極大熵聚類算法通過半監(jiān)督方法改進(jìn)之后確實(shí)有效。
量或距離），根據(jù)一定的準(zhǔn)則將個(gè)體集合分成若干類，使得同類個(gè)體之間的相似程度大于不同類個(gè)體之間的相似程度即做到”物以類聚”。半監(jiān)督聚類算法研究無監(jiān)督學(xué)習(xí)中如何利用少量的監(jiān)督信息來提高聚類性能，目前正得到不斷應(yīng)用。針對(duì)前人提出的半監(jiān)督模糊聚類，本文為了驗(yàn)證該種半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法是否可以用于其它聚類算法，對(duì)極大熵算法進(jìn)行了改進(jìn)，將半監(jiān)督距離學(xué)習(xí)引入極大熵聚類，生成半監(jiān)督極大熵聚類算法，并通過實(shí)驗(yàn)證明極大熵聚類算法通過半監(jiān)督方法改進(jìn)之后確實(shí)有效。
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