本書詳細(xì)闡述了融如何解決現(xiàn)有問題并提高集群模型性能的方案。同時，設(shè)計(jì)了一種新的驗(yàn)證場景來衡量實(shí)際應(yīng)用中聚類的有效性。針對半監(jiān)督聚類的資源和性能問題，提出了一種快速的半監(jiān)督聚類集成模型，目的是優(yōu)化聚類中心的選定、聚類約束、聚類性能和資源管理問題。本書經(jīng)過對大量無監(jiān)督模型聚類結(jié)果的分析和研究，提出了一種新的無監(jiān)督約束檢測器，使無監(jiān)督模型的性能能夠比肩半監(jiān)督模型。本書還開發(fā)了一種從大量不一致的結(jié)果中檢測正確聚類的新技術(shù)。就現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用中的半監(jiān)督模型而言，構(gòu)建了一種新穎的自我導(dǎo)向?qū)W習(xí)框架，可以滿足性能要求，在眾多結(jié)果中獲得了最正確的結(jié)果，對問題進(jìn)行了全面分析，并提出了新的性能指標(biāo)來突出模型的有效性。