论文研究-基于seeds集和频繁项集挖掘的半监督聚类算法.pdf

提出一种新颖的基于空间覆盖的半监督特征选择方法。该算法同时利用已标签数据与未标签数据进行特征选择，各特征的相关性大小由其在不同簇中的覆盖程度衡量。在公共数据集和毒性数据集上的实验表明，该方法在改善学习精度上有很好的应用前景。