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Active Semisupervised Clustering Algorithm with Label Propagation for Imbalanced and Multidensity DatasetsAlgoritmo activo de agrupación semisupervisada con propagación de etiquetas para conjuntos de datos desequilibrados y multidensidad

Resumen

La precisión de la mayoría de los algoritmos de clustering semisupervisado existentes basados en conjuntos de datos etiquetados de pequeño tamaño es baja cuando se trata de conjuntos de datos multidensos y desequilibrados, y el etiquetado de datos es bastante caro y requiere mucho tiempo en muchas aplicaciones del mundo real. Este artículo se centra en la selección activa de datos y el algoritmo de clustering semisupervisado en conjuntos de datos multidensos y desequilibrados, y propone un algoritmo de clustering semisupervisado activo. El algoritmo propuesto utiliza un mecanismo activo de selección de datos para minimizar la cantidad de datos etiquetados, y utiliza multiumbral para ampliar los conjuntos de datos etiquetados en conjuntos de datos multidensos y desequilibrados. Se utilizan tres conjuntos de datos estándar y un conjunto de datos sintético para demostrar el algoritmo propuesto, y los resultados experimentales muestran que el algoritmo de clustering semisupervisado propuesto tiene una mayor precisión y un rendimiento más estable en comparación con otros algoritmos de clustering y clustering semisupervisado, especialmente cuando los conjuntos de datos son multidensidad y desequilibrados.

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