计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (3): 132-134.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.03.040
李 杉,张化祥
LI Shan,ZHANG Huaxiang
摘要: 提出一种基于分类的半监督聚类算法。充分利用了数据集中的少量标记对象对原始数据集进行粗分类,在传统k均值算法的基础上扩展了聚类中心点的选择方法;用k-meansGuider方法对数据集进行粗聚类,在此基础上对粗聚类结果进行集成。在多个UCI标准数据集上进行实验,结果表明提出的算法能有效改善聚类质量。
中图分类号: