参数自适应学习的半监督混合聚类算法

提出目标重构的半监督混合聚类算法SSABC。使用人工蜂群算法结合有标记数据研究半监督聚类的准确率提高问题,利用设定参数衡量有无标记数据的权重,依此重新构造目标函数找出数据聚类中心;使用APL-SSHC算法完成半监督混合聚类的参数自适应学习工作,结合自适应学习理论优化权重参数,将参数的确定与聚类过程结合加快聚类过程。UCI数据集实验结果表明,该算法能够找到合理的聚类中心点,APL-SSHC算法与其它聚类算法相比有更好的聚类效果。