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半监督聚类就是利用样本的监督信息来帮助提升无监督学习的性能。在半监督聚类中，成对约束（must—link约束和cannot—link约束）作为样本的先验知识被广泛地使用。凝聚层次聚类（AHC）也叫合成聚类，是层次聚类法的一种。提出了一种基于成对约束的半监督凝聚层次聚类算法（PS-AHC），该算法利用成对约束来改变聚类簇之间的距离，使聚类簇之间的距离更真实。在UCI数据集上的实验表明，PS—AHC能有效地提高聚类的准确率，是一种有前景的半监督聚类算法。