4、半监督聚类的 k - 中心点模型及最大割 - 团问题的研究

半监督聚类的 k - 中心点模型及最大割 - 团问题的研究

在数据挖掘和图论领域，半监督聚类的 k - 中心点模型以及最大割 - 团问题是重要的研究方向。下面将对这两个问题进行详细介绍。

半监督聚类的 k - 中心点模型

在半监督聚类中，我们常常需要考虑一些约束条件，如必须链接（must - link）和不能链接（cannot - link）约束。为了解决这些问题，研究人员提出了基于 k - 中心点模型的方法，并使用变邻域搜索（Variable Neighborhood Search，VNS）启发式算法进行优化。

恢复可行性函数

为了处理不能链接约束，我们使用恢复可行性函数。以下是该函数的具体算法：

Algorithm 1. Restore feasibility function
1: R ←∅
2: for i = 1, ..., n do
3:
    if E(i) ̸= ∅then
4:
        R ←R ∪{i}
5:
    end if
6: end for
7: repeat
8:
    shuffle(R)
9:
    for all i ∈R do
10:
        if X(i) ∈B(i) or X(i) ̸= φ1(i) then
11:
            Assign pi to the closest medoid j ∈s such that j ̸∈B(i)
12:
        end if
13:
    end for
14: until no assignment is made