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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