摘要: 半监督聚类近年来成为了机器学习和数据挖掘领域的研究热点。目前存在的半监督聚类方法都采用属性值的知识表示方式。但属性一值语言在表示复杂结构数据时存在很多弊端,而基于高阶逻辑的知识表示语言Escher 能较好地表示复杂结构数据。在Escher的知识表示方式下,首先当先验知识是实例之间的约束信息时,提出了搜索K-Means算法的K个初始质心的方法;其次,对先验知识不完全、能够发现的初始质心的个数r小于K的情况,提出了搜索其余的K-r个初始质心的算法MSS-KMeans和SMSS-KMEans;最后在复杂结构数据
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