Clustering Ensemble这篇主要是记录如何进行集成选择，4种不同的方法 基于特征的方法（n×L矩阵，如图（a）所示） 基于聚类的方法（n×NC矩阵，如图（b）所示 基于样本协关联的方法（n×n矩阵，如图（c）所示） 基于聚类

主要面向的问题 半监督聚类方法通过随机选取成对约束来提高性能，这可能导致冗余和不稳定性。在这种情况下，主动聚类通过有效的使用成对约束来最大限度的提高注释的效率。 主动学习现有的方法缺乏对查询条件的全面考虑，并且重复运行半监督聚类来更新标签。

import numpy as np import pandas as pd def sep_pro(sep): count3 = 0 Acc = {} for key, value in sep