半监督学习是指利用少量的有标签数据和大量的无标签数据来进行学习的技术。高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）是一种广泛应用的概率生成模型，它可以对数据进行聚类。而免疫克隆选择算法是一种受生物免疫机制启发而来的优化算法，它在解决优化问题方面表现出了一定的优越性。基于免疫克隆选择的半监督高斯混合模型聚类算法是一种结合了半监督学习、高斯混合模型和免疫克隆选择算法的新型聚类方法，旨在解决传统EM（Expectation-Maximization）算法在聚类分析中可能遇到的问题。
半监督聚类的研究是机器学习和数据挖掘领域的一个热点，它通过引入额外的约束条件来指导聚类过程，以期望得到更好的聚类结果。比如，Shental等人使用了期望最大化（EM）过程来处理半监督GMM估计，在这个过程中加入正负约束以提升聚类效果。然而，传统的EM算法只产生局部最优解，并且对初始值敏感，同时混合模型中组成部分的数量必须预先知道。
在介绍的算法中，研究人员将人工免疫克隆选择算法引入到半监督GMM聚类技术中，将EM算法与克隆选择算法的思想结合起来。新算法克服了传统EM算法所遇到的问题，提高了参数估计的有效性，并且能够自动确定最优的簇数目。实验结果表明，所提出的聚类算法得到了显著改善的聚类结果。
在聚类技术方面，K-means算法由于其实现简单和易于操作的特点，在数据聚类领域被广泛使用。为了解决K-means算法的不足，已有一些研究工作考虑将有限的用户监督信息纳入K-means中。例如，Basu等人利用少量标记样本生成K-means的初始质心。Wang和Li提出了一个积极的半监督聚类方法，其中聚类模型的参数由部分标记数据决定，同时通过使用未标记数据来细化簇划分。
在模式识别、数据挖掘和知识发现中，聚类是一个非常吸引人的技术。半监督聚类方法通过额外的约束条件来指导聚类过程，这在机器学习和数据挖掘社区中吸引了大量的研究努力。通常情况下，半监督聚类是通过给现有的聚类方法添加一些约束来实现的。例如，在基于模型的方法中，Shental等人将半监督的EM算法应用于半监督GMM估计中，通过加入正负约束来提高聚类结果的准确性。
通过将人工免疫克隆选择算法引入到半监督GMM聚类技术中，结合EM算法和克隆选择算法的思想，新提出的算法能够克服传统EM算法在聚类参数估计和最优簇数自动确定方面的局限性。在实验验证中，改进的聚类算法表现出了更加出色的聚类结果，从而表明将免疫克隆选择算法应用于半监督聚类是一个值得探索的方向。
基于免疫克隆选择的半监督高斯混合模型聚类算法利用了半监督学习框架，引入了基于人工免疫系统的克隆选择机制，旨在提高聚类参数估计的准确性和聚类结果的质量，为半监督聚类分析提供了一种新的解决方案。这种算法特别适合于具有复杂分布的高维数据集，其中传统的算法由于局部最优解和初始值敏感等问题导致性能不足。通过免疫克隆选择算法的全局搜索能力与半监督学习的约束指导，此方法能够更有效地处理现实世界中的数据聚类问题。
