DILS

DILS:通过双重迭代局部搜索的约束聚类。聚类一直是知识发现的有力工具。传统的无监督学习方法最近受到了新的关注,因为它在提供新类型的信息时能够产生更好的结果,从而导致了一种新的半监督学习:约束聚类。这种技术是传统聚类的一个推广,它考虑由约束编码的附加信息。约束可以以实例级的形式给出必须链接和不能链接的约束,这是本文的重点。我们提出了一种新的元启发式算法,即对偶迭代局部搜索算法,并证明了它对约束聚类问题产生高质量结果的能力。我们将这一建议的结果与最新算法在25个基于约束的信息增量的数据集上获得的结果进行了比较,通过贝叶斯统计检验来支持我们的结论。

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