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仿射传播聚类算法的学习过程是无监督的,存在忽略数据集内部结构的问题.针对上述原因,文中提出基于主动学习和成对约束的半监督仿射传播聚类算法,通过构建主动学习策略,针对不确定性最大的数据对进行询问,尽可能获得有价值的约束信息以调整相似度矩阵,从而引导聚类过程.为验证文中算法的有效性,在UCI基准数据库和人脸图像数据集上采用文中算法进行聚类,实验表明文中算法能有效改善聚类性能.