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聚類是一門非常重要的技術(shù)。所謂聚類就是按照某種度量（相似性度量、不相似性度
量或距離），根據(jù)一定的準則將個體集合分成若干類，使得同類個體之間的相似程度大于不同類個體之間的相似程度即做到”物以類聚”。半監(jiān)督聚類算法研究無監(jiān)督學習中如何利用少量的監(jiān)督信息來提高聚類性能，目前正得到不斷應(yīng)用。針對前人提出的半監(jiān)督模糊聚類，本文為了驗證該種半監(jiān)督學習方法是否可以用于其它聚類算法，對極大熵算法進行了改進，將半監(jiān)督距離學習引入極大熵聚類，生成半監(jiān)督極大熵聚類算法，并通過實驗證明極大熵聚類算法通過半監(jiān)督方法改進之后確實有效。
量或距離），根據(jù)一定的準則將個體集合分成若干類，使得同類個體之間的相似程度大于不同類個體之間的相似程度即做到”物以類聚”。半監(jiān)督聚類算法研究無監(jiān)督學習中如何利用少量的監(jiān)督信息來提高聚類性能，目前正得到不斷應(yīng)用。針對前人提出的半監(jiān)督模糊聚類，本文為了驗證該種半監(jiān)督學習方法是否可以用于其它聚類算法，對極大熵算法進行了改進，將半監(jiān)督距離學習引入極大熵聚類，生成半監(jiān)督極大熵聚類算法，并通過實驗證明極大熵聚類算法通過半監(jiān)督方法改進之后確實有效。
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