以及初始的聚类中心。本论文提出了一种基于主动学习先验的半监督K-means 聚类算 法,利用先验信息来优化初始聚类中心的选择,提高聚类算法的性能,同时减少对标 注样本的依赖。 关键词:聚类算法、半监督学习、主动学习、K-means 引言: 在现实生活中,我们经常遇到需要将数据对象分成若干组的问题。聚类算法在数据挖 ...
这一问题的解决办法有多种,其中常见的一种是:不再简单计算k个近邻中的多数,而是同时考虑k个近邻的距离,k近邻中每一个样本的类别(或目标值)都以距离的倒数为权值,最后求全体加权结果。 K-Means 是一种聚类算法,和降维算法同属于无监督学习算法。聚类就是通过对样本静态特征的分析,把相似的对象分成不同子集(“簇...
半监督学习(Semi-supervised learning)发挥作用的场合是:你的数据有一些有label,一些没有。而且一般是绝大部分都没有,只有少许几个有label。半监督学习算法会充分的利用unlabeled数据来捕捉我们整个数据的潜在分布。它基于三大假设: 1)Smoothness平滑假设:相似的数据具有相同的label。 2)Cluster聚类假设:处于同一个聚类下...
x轴为k y轴为inner 当收益立马变小的时候就找到了k 6.kmeans失效 数据分布是同心圆中心点都一样,由此引出DBsacan(阿里)解决k-means失效的问题 fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#新版造数据fromsklearn.clusterimportKMeansimportmathdefcal_distance(v1,v2):returnsum([math.pow(s1-s2,2)for[s1,s2]inzi...
1.3 半监督学习划分 2. 生成式方法 3. 半监督SVM 4. 基于分歧的方法 5. 半监督聚类 5.1 Constrained k-means 5.2 少量有标记样本 参考资料 Machine-learning-learning-notes LeeML-Notes ML-NLP 本博客是根据周志华的西瓜书和参考资料1、2、3所做的笔记,主要用于学习,非技术类博客,因此存在大量复制粘贴,请见谅...
西瓜书+实战+吴恩达机器学习(十六)半监督学习(半监督SVM、半监督k-means、协同训练算法),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
基于半监督的K-means聚类改进算法
。赵卫中、马慧芳针对半监督 kmeans 算法只能发现球型簇的缺点对算法进行化化,并将之应用于文档归类中,提出 了一种结合主动学习的半监督文档聚类算法 [15] 。吴剑、冯国瑞充分利用模拟退火方法退 出局部最优点强的特性,将其与半监督kmeans 算法相结合,有效避免kmeans 算法易陷 入局部最优解的缺点,提出了一种基...
基于K-means和Label Propagation的半监督网页分类 摘要:提出基于图的半监督学习算法,即类别传播算,结合K均值算法改进,用于网页分类。该K均值类别传播方法使用欧式距离的建立带权∈NN图。在这个图中,图节点表示已标记或未标记的网页,边上的权重表示节点的相似度,已标记节点的类别沿着边向邻居节点传播,从而将网页分类...
python 半监督Kmeans 机器学习 监督学习 1、分类学习 2、回归分析 监督学习 利用一组带有标签的数据,学习从输入到输出的映射,然后将这种映关系应用到未知数据上,达到分类或回归的目的。 分类:当输出是离散时,学习任务为分类任务。 回归:当输出时连续时,学习任务为回归任务。