已知样本包含多维度特征，和该样本的分类。但不知道同一类样本的特征在欧式空间上是否相互靠近。
现需要该聚类算法，可以根据样本的标签，调整特征的权重，最终让同一类的样本特征相互靠近，聚在一起。
目的是，用有标签的样本，指导大量没标签样本聚类，所以算法如果能兼容大量没标签聚类就更好了。但原始特征提的不够好。
尽量别用必连矩阵等半监督聚类算法
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
您可以使用基于特征权重的监督学习聚类算法，例如“Spectral Feature Selection for Supervised and Unsupervised Learning”（SFS）或“Supervised Spectral Clustering”（SSC）。这些算法可以使用有标签的数据来调整特征权重，使同一类的样本在聚类后更加紧密地聚集在一起。
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SFS算法使用单个参数来平衡有监督和无监督特征选择。通过调整该参数，可以更改特征权重，以便将同一类的样本聚集在一起。
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SSC算法首先执行无监督聚类，然后使用有标签的数据来调整聚类结果，使同一类的样本更加接近。
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在sklearn中，您可以使用SFS算法通过“sklearn.feature_selection.SelectKBest”类来实现。您可以使用SSC算法通过“sklearn.cluster.SpectralClustering”类来实现。
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请注意，这些算法需要一些超参数调整，以确保它们的性能适合您的数据集。您可以使用交叉验证等技术来选择最佳超参数。
该回答引用ChatGPT
如有疑问，可以回复我！
您可以尝试使用半监督学习中的基于图的半监督聚类算法，例如基于谱聚类（Spectral Clustering）的半监督聚类算法。
该算法将样本表示为图中的节点，其中节点之间的权重表示它们的相似度，可以根据特征进行计算。然后通过对该图进行谱分解，得到特征向量，进而进行聚类操作。在该算法中，可以使用标记样本的标签信息，通过对相似矩阵的调整，来实现对未标记样本的聚类。具体来说，可以使用拉普拉斯矩阵来构建相似矩阵，并使用标记样本的标签信息来调整拉普拉斯矩阵的权重。
此外，还可以使用基于半监督学习的嵌入方法，例如深度学习中的自编码器（autoencoder）等。这些方法可以学习到数据的低维表示，并且在低维表示空间中进行聚类操作。通过将标记样本的标签信息加入到损失函数中，可以实现半监督聚类。
在Python中，可以使用scikit-learn库中的SpectralClustering类来实现基于谱聚类的半监督聚类，也可以使用Keras或PyTorch等库来实现基于半监督学习的嵌入方法。
下面给出一个使用基于谱聚类的半监督聚类算法的示例代码：
from sklearn.cluster import SpectralClustering
from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score
from sklearn.datasets import make_blobs
import numpy as np
# 生成一个有标签的数据集
X_labeled, y_labeled = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2, random_state=0)
# 生成一个没有标签的数据集
X_unlabeled, _ = make_blobs(n_samples=900, centers=3, n_features=2, random_state=0)
# 将有标签数据和无标签数据合并
X = np.concatenate((X_labeled, X_unlabeled), axis=0)
# 构建相似矩阵
similarity_matrix = np.exp(-0.5 * ((X[:, np.newaxis, :] - X) ** 2).sum(axis=2) / X.shape[1])
# 构建拉普拉斯矩阵
laplacian_matrix = np.diag(similarity_matrix.sum(axis=1)) - similarity_matrix
# 调整拉普拉斯矩阵的权重
label_mask = np.zeros(len(X), dtype=bool)
label_mask[:len(X_labeled)] = True
labels = np.zeros(len(X))
labels[:len(X_labeled)] = y_labeled
alpha = 0.1 # 超参数，用于调整有标签样本的权重
laplacian_matrix[label_mask, :] *= alpha
laplacian_matrix[label_mask, label_mask] /= alpha
# 进行聚类操作
n_clusters = len(np.unique(y_labeled))
model = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, affinity='precomputed')
model.fit(laplacian_matrix)
# 计算聚类的准确率
nmi_score = normalized_mutual_info_score(labels, model.labels_)
print('NMI Score:', nmi_score)
在这个示例中，我们首先生成了一个有标签的数据集和一个没有标签的数据集。然后将这两个数据集合并，并构建相似矩阵和拉普拉斯矩阵。在调整拉普拉斯矩阵的权重时，我们使用了一个超参数alpha，用于平衡有标签样本的权重和无标签样本的权重。最后，我们使用SpectralClustering类进行聚类操作，并计算聚类的准确率（使用归一化互信息指标）。
需要注意的是，由于本示例是在一个较简单的数据集上进行的，因此算法的效果可能不够明显。在实际应用中，您需要根据具体的数据集和问题，调整算法的参数和超参数，以达到最佳的聚类效果。
参考GPT和自己的思路：你可以尝试使用基于类别权重的聚类算法，例如加权k-means算法。这种算法可以通过给不同类别的样本分配不同的权重，来调整特征的权重，使同一类的样本特征相互靠近。具体来说，算法流程如下：
1 初始化k个聚类中心点，每个聚类中心点的权重为其所在类别的样本数量。
2 对于每个样本，计算其到各个聚类中心点的距离，同时乘以该样本所在类别的权重。
3 将样本分配到距离最近的聚类中心点所在的类别中，并更新该类别的权重。
4 重新计算每个聚类中心点的位置和权重，直到达到收敛条件。
5 对于未标记的样本，将其分配到距离最近的聚类中心点所在的类别中。
这种算法可以使用不同的距离度量方法，例如欧式距离、曼哈顿距离等。此外，你还可以考虑使用降维技术来提取更好的特征，例如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）。
以下是一个简单的 Python 代码示例，实现了使用 KMeans 聚类算法对 Iris 数据集进行聚类：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载 Iris 数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 实例化 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
# 使用模型拟合数据
kmeans.fit(X)
# 输出每个样本所属的簇标签
print(kmeans.labels_)
这个代码示例使用 load_iris() 加载了 Iris 数据集，然后实例化了 KMeans 模型，并使用 fit() 方法对数据进行拟合，得到每个样本所属的簇标签。在这个例子中，我们指定了聚类数量为 3，因此算法会将数据分成 3 个簇。
参考GPT的回答和自己的思路，可以考虑使用基于嵌入学习的聚类算法，例如自编码器或变分自编码器，来调整特征的权重并实现聚类。
自编码器和变分自编码器都是一种无监督的神经网络模型，可以从数据中学习到一个低维嵌入空间，并将数据投影到该空间中。这个嵌入空间可以很好地捕捉数据的特征，同时可以通过调整模型的损失函数来实现对聚类结果的影响。
具体而言，可以将自编码器或变分自编码器的损失函数设置为同时考虑重构误差和聚类目标的形式，即在嵌入空间中将同一类别的数据点相互靠近，不同类别的数据点相互远离。这样训练出的模型可以将相似的样本映射到嵌入空间中相近的位置，从而实现聚类。
此外，由于自编码器或变分自编码器是无监督学习算法，可以很容易地扩展到半监督或无监督的聚类任务中。例如，可以使用已知类别的样本来训练自编码器或变分自编码器，然后将其应用于无标签样本的聚类任务中。
需要注意的是，自编码器或变分自编码器的性能很大程度上取决于网络的结构和超参数的选择，需要根据具体的应用场景进行调整。
您可以尝试使用基于自编码器的聚类算法，它可以根据样本的标签，学习到一组更好的特征表示，并且将同一类样本的特征相互聚集在一起。自编码器是一种无监督学习算法，它可以学习到数据集的独特特征表示，并通过降噪自编码器来去除原始特征中的噪声。您可以使用聚类算法，如k-means算法，来对特征进行聚类。
建议您采用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch来实现自编码器。深度学习框架可以加速模型训练，同时提供许多工具和库，以便更好地可视化和分析模型的性能。
另外还有一些半监督聚类算法，如谱聚类、协同聚类等，它们可以使用有标签的样本指导无标签样本的聚类，并且可以调整特征权重。您可以考虑使用这些半监督聚类算法来实现您的需求。