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...
这也就造成了 KMeans 的应用局限,使得它并不适合所有的数据。例如,对于非球形簇,或者多个簇之间尺寸和密度相差较大的情况,KMeans 就处理不好。
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...
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...
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。
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...
基于半监督的K-means聚类改进算法
聚类算法means监督聚类先验clustering 密级: 河北地质大学硕士学位论文 主动半监督K-means聚类算法研究及应用 论文作者:**学生类别:全日制 一级学科:计算机科学与技术学科专业:计算机应用技术 指导教师:**斌职称:教授 SecrecyRate: DissertationSubmittedto HebeiGEOUniversity for TheMasterDegreeof ComputerApplicationTechnology...
基于半监督K-Means的属性加权聚类算法
基于少量标注数据的半监督K-means算法