Abstrakt. Trots deras betydelse har hierarkisk klusterbildning inte utforskats särskilt mycket för halvövervakade algoritmer. I detta dokument tar vi upp problemet med halvövervakad hierarkisk klusterbildning genom att använda en aktiv inlärningslösning med begränsningar på klusternivå. Denna aktiva inlärningsmetod bygger på ett nytt koncept för att slå samman förtroendet för agglomerativa kluster. När det finns lågt förtroende för en klustersammanslagning är användaren frågad och ger en klusternivå begränsning. Den föreslagna metoden jämförs med en oövervakad algoritm (genomsnittlig länk) och två state-of-the-art semi-övervakade algoritmer (parvis begränsningar och Konstruerad Complete-Link). Resultat visar att vår algoritm tenderar att vara bättre än de två semi-övervakade algoritmerna och kan uppnå en betydande förbättring jämfört med den oövervakade algoritmen. Vårt tillvägagångssätt är särskilt användbart när antalet kluster är högt, vilket är fallet i många verkliga problem.
REF föreslår en aktiv semiövervakad hierarkisk klusteralgoritm som bygger på sammanfogning av självförtroende.