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监督聚类，作为一种结合了监督学习与无监督聚类优势的先进数据分析技术，在模式识别、图像处理及信号分析等领域展现出卓越性能。通过引入部分标签信息指导聚类过程，它能够更准确地发现数据内在结构，特别适用于复杂环境下的分类任务优化。对于电子工程师而言，掌握监督聚类不仅有助于提升算法设计能力，还能在智能系统开发中发挥重要作用。我们提供10745个精选资源，涵盖理论教程到实战案例，助力您深入理解并灵活运用...

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现有的半监督聚类方法较少利用数据集空间结构信息，限制了聚类算法的性能。该文提出一种基于密度的约束扩展方法(DCE)，将数据集以图的形式表达，定义一种基于密度的图形相似度。根据样本点间的距离和相似度关系...

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半监督 聚类

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