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自适应迁移聚类：统一框架
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内容提要
本研究提出自适应迁移聚类（ATC）算法，旨在解决主要数据集与辅助数据集之间的未知差异。ATC通过优化偏差-方差分解，自动利用两者的共性，并在高斯混合模型下验证了其有效性。
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关键要点
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本研究提出自适应迁移聚类（ATC）算法。
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ATC算法旨在解决主要数据集与辅助数据集之间的未知差异。
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算法通过优化偏差-方差分解，自动利用两者的共性。
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研究验证了ATC在高斯混合模型下的有效性。
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通过广泛的仿真和真实数据实验，证明了ATC在多种场景中的有效性。
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