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基于迭代框架的主動半監督聚類框架（IASSCF）是一個流行的半監督聚類框架。該框架存在兩個問題：其一，初始先驗信息較少導致迭代初期聚類效果不佳，進而影響后續聚類結果;其二，每次迭代只選擇信息量最大的一個樣本標記，導致運行速度慢性能提升慢。針對這兩個問題，設計了一種基于主動學習先驗的半監督K-means聚類算法。該方法包含初始化階段和迭代階段。初始化階段主動選擇代表性較高的節點集合，并基于代表節點集合構建各類的先驗節點集合和約束先驗集合。迭代階段，每次迭代包含三步：1）基于當前約束先驗集合，利用約束半監督聚類算法PCK-means對數據進行聚類;2）依據當前聚類結果，主動選擇每個簇中最具價值信息的未標注樣本點;3）利用選擇樣本點擴充先驗節點集合及約束集合。迭代此過程至達到收斂閾值。實驗結果表明，與基于原IASSCF框架的半監督K-means聚類算法相比，所提算法運行速度更快，性能更優。
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