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基于偶对约束的半监督模糊聚类算法研究: 半监督聚类是一种通过引入部分监督信息来提高聚类性能的方法，它在实际中也有很广泛的应用比如：生物领域，医学领域，模式识别领域等等，对于常见的半监督聚类来说，度量函数有很多，比如欧式度量，高斯核函数等等，其中最常用的度量函数...; 周宇飞; 关键词：半监督聚类高斯核函数; 文献传递

基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法: 2014年; 研究了基于偶对约束的半监督模糊聚类,将马氏距离引入到半监督模糊聚类SCAPC(semi-supervised fuzzy clustering algorithm with pairwise constraints)中,获得了一种新的半监督模糊聚类目标函数,通过求解优化问题,提出了一种基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法M-SCAPC(ModifiedSCAPC).针对选择的标准数据集和人工数据集,对提出的算法M-SCAPC进行了实验研究,并与FCM(fuzzy C-means)、AFCC(active fuzzy constrained clustering)和SCAPC算法的聚类性能进行了比较,表明了提出的算法M-SCAPC在收敛速度和正确率方面的有效性.; 李凯王亮周宇飞; 关键词：半监督聚类

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周宇飞