通过在短句设置中提取和总结相关信息，我们研究了以层次化方式对单词进行聚类的问题，特别是关注具有水平和垂直结构约束的聚类问题，我们通过将问题分为两个步骤来克服现有技术的瓶颈，首先，将其作为一个有软约束的正则化最小二乘问题来引导顺序图粗化算法的结果朝向水平可行解集，然后通过计算基于可用约束的最优截断高度从生成的层次树中提取平坦的聚类，我们展示了这种方法相对于现有算法具有很好的比较性能且计算上轻量级。

Dec, 2023

我们提出了一种能够整合不同类型约束的半监督聚类方法 —— 结构熵半监督聚类 (SSE)，通过将常用的成对约束和标签约束统一处理，将约束融入结构熵中，并为其优化设计了相应的目标函数和算法。我们使用九个聚类数据集对 SSE 进行了实验比较，结果表明它在具有不同类型约束时能够获得较高的聚类准确性。此外，我们通过对四个单细胞 RNA 测序数据集进行的细胞聚类实验证明了 SSE 在生物数据分析中的功能。

Dec, 2023

本文详细介绍了约束聚类算法的背景和各种可用约束类型的评级分类，重点研究了基于实例级对偶约束的约束聚类及应用程序和历史背景，并对 307 种约束聚类方法进行了统计分析，根据其受欢迎程度和验证质量对其进行了分类和排名评分，最后提供了潜在的陷阱和未来的研究方向。

Feb, 2023

本篇论文研究层次聚类的优化问题，通过提出一些可靠的任务目标函数并对实际算法进行分析，提供了更优的算法以及性能表现。

Apr, 2017

本文提出了一种交互式贝叶斯算法，该算法将用户交互纳入层次聚类中，同时利用数据的几何形状通过对层次结构上的有约束的后验分布进行采样，提出了几种智能查询方式。该算法以及查询方案在真实数据上表现出了良好的结果。

Feb, 2016

本文提出了一种新的鲁棒的自下而上聚类算法，并展示了在满足一定自然属性且传统算法失效的情况下，该算法可以被用来进行准确的聚类。同时，该算法也被适用于归纳设置，并在合成数据和真实数据集上的实验表明，在存在噪音时，与其他分层算法相比，该算法可以获得更好的表现。

Jan, 2014

本文介绍了一种明确将 Must-Link 和 Cannot-Link 约束作为约束优化问题部分的灵活的约束光谱聚类方法，通过广义特征分解，在多个数据集上取得了较好的结果。

Jan, 2012

本文介绍了一种基于神经网络的端到端聚类框架，该框架可从原始数据中推动形成聚类，且无需提前定义聚类中心，具有较好的性能且对聚类数量不敏感。

Nov, 2015

这篇论文介绍了一种基于深度学习的约束聚类框架，可应用于连续数据和高层领域知识等不同类型的约束条件，相比基于传统算法的方法，效果更好。

Jan, 2019

该研究采用信息理论的视角来重新构造聚类问题，避免了许多现有聚类方法所依赖的非常规结构的假设，且捕捉了非线性关系。基于集体相似度而非传统的成对度量，该方法在不同领域内都表现出比现有算法更高的聚类一致性。

Nov, 2005