基于主动学习先验的半监督K-means 聚类算法 基于主动学习先验的半监督K-means 聚类算法 摘要: 在数据挖掘的领域中,聚类是一种重要的分析技术,用于将相似的数据对象分组在一起。K-means 聚类算法是一种常用且经典的聚类算法,但它需要事先指定聚类的数量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...
上述算法称为Lloyd's 算法,是一种最常见的用于实现 KMeans 的启发式算法(一种基于直观或经验构造的算法),通常情况它时间复杂度是 O(nkdi),其中n为样本数,k为簇数,d为样本维度数,而i为从开始到收敛的迭代次数。 K-Means算法的局限 KMeans 简单直观,有了启发式算法后,计算复杂度也可以接受,但是: k值对最终...
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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...
有监督学习:输入xy给模型,模型输出出y' 标注y就是监督信号 半监督:一部分打了标,用在标注数据成本高的场景 无监督:退而求其次的办法,输入x,模型利用数据分布特点完成分类 1.1-5.1内容讲的全是有监督的学习 无监督: K-means聚类的过程是什么? 第一轮:超参k=2 随机挑两个点作为中心点c1 c2 其他点距离中心...
基于半监督的K-means聚类改进算法
结合K均值方法,提高了计算速度以及图方法的归纳能力,经UCI数据集测试,结果表明,此算法比类别传播算法有更好的性能,能够有效地用于半监督网页分类。 关键词:半监督学习;网页分类;图;类别传播;k均值 在传统的网页分类中,通常采用有监督学习,通过对大量有标记(labeled)的网页训练集进行学习来预测未标记(unlabeled)网页...
基于不完全信息半监督KMeans算法.doc,基于不完全信息半监督KMeans算法 摘要:聚类是数据挖掘中最重要的研究内容之一,通常用来对数据做统计和分析。本文研究的重点是半监督聚类算法,即在有一部分用户标注的先验信息的条件下,改进现有的聚类算法,以利用少量的用户标注信息
基于密度检测和信息增益的半监督kmeans算法 文档格式: .pdf 文档大小: 3.0M 文档页数: 39页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 论文--毕业论文 系统标签: kmeans算法增益监督密度检测 目录V目录第1章绪论···11.1选题背景及意义···...
本文提出一种半监督k-means文本聚类方法。首先,该方法使用空间向量模型将聚类文本集中的文本转化为相应的文本向量,并将有关聚类样本集的先验知识转化不仅反应文本集的原始成一组约束关系集。然后,利用这组约束关系集来优化特征值学习的过程,并利用学习到权值矩阵改进传统的欧式度量方法,使其的约束关系,也能够反文本间潜...