%0 Journal Article
%T 基于tri-training和数据剪辑的半监督聚类算法
%A 邓超？
%A 郭茂祖？
%J 软件学报
%P 663-673
%D 2008
%X 提出一种半监督聚类算法,该算法在用seeds集初始化聚类中心前,利用半监督分类方法tri-training的迭代训练过程对无标记数据进行标记,并加入seeds集以扩大规模;同时,在tri-training训练过程中结合基于最近邻规则的depuration数据剪辑技术对seeds集扩大过程中产生的误标记噪声数据进行修正、净化,以提高seeds集质量.实验结果表明,所提出的基于tri-training和数据剪辑的de-tri-training半监督聚类新算法能够有效改善seeds集对聚类中心的初始化效果,提高聚类性能.
%K 半监督聚类
%K 半监督分类
%K k-均值
%K seeds集
%K tri-training
%K depuration数据剪辑
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20080317&flag=1