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摘要
现有成对约束半监督聚类算法（CE-s SC）克服了极大熵聚类（MEC）算法不能利用样本成对约束信息的缺点，但CE-s SC算法的惩罚项中各熵项之间相互干扰，不利于惩罚项系数的选择。为克服此问题，基于相对熵提出了一类新的半监督聚类算法（PD-s SC），并把表示成对约束样本信息（外部信息）的相对熵项推广到了功效散度（PD）族。此时，PD指标可取任意的实数，当成对约束数较少时，可通过调整PD散度指标来选择比对比算法表现更好的PD-s SC算法。实验结果显示了PD-s SC算法的优良性质，PD-s SC算法惩罚系数的选择也比CE-s SC算法简单且高效。
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