【摘 要】
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为了解决2014年在Science上提出的快速密度峰值聚类(CFDP)算法存在的自动选择时误选和漏选中心点、簇的数量需要主观先验判断、算法使用受场景局限的缺陷,从半监督角度出发,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1664264,U1509203).
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为了解决2014年在Science上提出的快速密度峰值聚类(CFDP)算法存在的自动选择时误选和漏选中心点、簇的数量需要主观先验判断、算法使用受场景局限的缺陷,从半监督角度出发,结合集成学习思想提出半监督约束集成的快速密度峰值聚类(SiCE-CFDP)算法.SiCE-CFDP算法使用相对密度方式度量节点密度,从多角度分析决策图,自动选择候选中心点,并最终自动确定簇的数量.在只标注有限约束关系的前提下,算法能以集成学习指导约束信息的扩充,提升聚类性能.在方法验证中,通过3个人工数据集、4个公开数据集以及1个
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