【摘 要】
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半监督聚类是一种用先验信息完善聚类过程的机器学习方法.通过将元胞自动机（cellular automata,CA）距离变换算法引入到半监督聚类过程中,采用平面距离变换算法将数据集划分为若
【机 构】
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西安航空学院车辆工程学院,西北工业大学自动化学院,陕西师范大学计算机科学学院
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半监督聚类是一种用先验信息完善聚类过程的机器学习方法.通过将元胞自动机（cellular automata,CA）距离变换算法引入到半监督聚类过程中,采用平面距离变换算法将数据集划分为若干子类,获得聚类数和约束信息,并作为下-阶段聚类的先验信息.利用半监督K-means 聚类算法对第-阶段的聚类结果做进一步划分,可以获得完整的聚类中心和聚类数,并由此提出CA-K-means二阶段聚类算法.采用3 组人工数据集和3组标准UCI 数据集进行对比仿真实验,将CA-K-means 二阶段聚类算法与半监督K-mea
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