含自适应权重的聚类算法研究聚类算法是一种无监督学习的机器学习方法，它将相似的数据点划分为一组，并将不相似的数据点分为其他组。聚类算法被广泛应用于各种领域中，比如图像分割、生物信息学、信用评估等。在聚类算法中，自适应权重被广泛应用，能够提高聚类的准确性和稳定性。自适应权重是指一个算法在执行过程中会根据数据集的分布来自动调整权重，又称为动态权重。传统的聚类算法通常假设所有的样本数据点权重是平等的，而自...

一种用于多类别划分的中心点选择算法作者：刘儒衡来源：《电脑知识与技术》2018年第12期        摘要：传统的 K-means 算法对初始聚类中心敏感，聚类结果随不同的初始输入而波动。当类别数目较多时，较好的初始聚类中心点集合的选择更为困难。针对K-means 算法存在的这一问题，该文提出一种用于多类别划分的中心点选择算法（MC-KM）。MC-KM通过...

k值通常取不大于20的整数的原因为什么k值通常取不大于20的整数？在数据科学和统计学中，我们经常会遇到一种常见的问题，即在给定一组数据中寻其中的特定模式或规律。为了解决这个问题，我们常常使用聚类算法。聚类算法的目标是将相似的数据点归为一类，从而将数据集划分为不同的组。其中一种常用的聚类算法是k-means算法。k-means算法是一种迭代的、无监督的聚类算法。它的基本思想是将数据点划分为k个不...

基于鲁棒性的聚类算法研究鲁棒性是指系统在面对异常情况或噪声干扰时能够保持稳定性和可靠性的能力。在聚类算法中，鲁棒性是一个重要的考量因素，因为数据中常常存在噪声和异常值。为了提高聚类算法的稳定性和可靠性，研究者们提出了许多基于鲁棒性的聚类算法。本文将对基于鲁棒性的聚类算法进行研究，探讨其原理、方法和应用。    首先，我们将介绍聚类算法的基本原理。聚类是一种无监督学习方法，其目标...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114254703 A(43)申请公布日 2022.03.29(21)申请号 CN202111563605.8(22)申请日 2021.12.20(71)申请人 江苏理工学院    地址 213011 江苏省常州市中吴大道1801号(72)发明人 张杰 左芙蓉 张煜凡 向鹏宇 高伟 (74)专利...

FCM聚类算法的改进FCM（Fuzzy C-Means）聚类算法是一种基于模糊理论的聚类算法，它能够对数据进行分类并将数据分成不同的聚类簇。然而，传统的FCM算法存在着一些问题，如收敛速度慢、容易陷入局部最优等。因此，研究者们在FCM算法的基础上进行了一系列的改进，以提高算法的性能和效果。首先，对FCM算法的初始化进行改进。传统的FCM算法是随机选取初始的隶属度和聚类中心，这种初始化方式容易陷入局...

数据分析知识：数据挖掘中的谱聚类算法数据挖掘是从海量数据中提取有用的信息的一种技术，谱聚类算法是其中的一种经典算法。本文将从以下几个方面介绍谱聚类算法：算法原理、流程步骤、应用场景、优缺点以及发展趋势。一、算法原理谱聚类算法是一种基于图论的无监督聚类算法，其基本思想是将数据集看成是图的节点集合，通过图上的边连接不同的节点，将节点划分成不同的子集，从而实现聚类。谱聚类算法的核心在于矩阵的特征值和特征...

如何在Matlab中实现聚类算法评估在数据分析和机器学习领域中，聚类算法是一种常用的工具，用于将数据集中的对象分为不同的组别或簇。而聚类算法评估是判断聚类结果的质量和效果的过程。在本篇文章中，我们将探讨如何在Matlab中实现聚类算法评估。一、介绍聚类算法评估是一个重要的步骤，它可以帮助我们判断聚类结果的准确度和可靠性。评估的目标是到一个合适的方法来衡量聚类算法的效果，并比较不同算法之间的差异。...

模糊神经和模糊聚类的MATLAB实现模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks)是一种结合了模糊逻辑和神经网络的方法，用于处理不确定性和模糊性问题。它具有模糊逻辑的灵活性和神经网络的学习和优化能力。在MATLAB中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox来实现模糊神经网络。下面将介绍如何使用MATLAB实现模糊神经网络。首先，我们需要定义输入和输出的模糊集合。可以使用Fuzz...

在Matlab中使用模糊C均值聚类进行图像分析的技巧在图像分析领域，模糊C均值聚类（FCM）是一种常用的工具，它可以帮助我们发现图像中隐藏的信息和模式。通过使用Matlab中的模糊逻辑工具箱，我们可以轻松地实现FCM算法，并进行图像分析。本文将介绍在Matlab中使用FCM进行图像分析的技巧。首先，让我们简要了解一下FCM算法。FCM是一种基于聚类的图像分割方法，它将图像的像素分为不同的聚类，每个...

异常检测中的无监督学习与半监督学习方法比较异常检测是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要任务。它的主要目标是通过观察数据集中的模式，识别出与其它样本不同或异常的样本。异常检测在很多应用领域都有着广泛的应用，如金融欺诈检测、网络入侵检测和设备故障检测等。目前，异常检测的方法可以分为无监督学习和半监督学习两种。    无监督学习方法是指在异常样本没有明确标记的情况下，仅通过对已有数据...

什么是半监督聚类？半监督聚类，即半监督学习的一种，它根据已有标记的样本，利用无标记样本的信息来进行聚类，这种方法在某些场景下比监督聚类更优秀。下面我们将从三个角度来介绍为什么半监督聚类是一种好的选择。一、利用无标记样本增强聚类效果在实际问题中，样本通常是不完整的，例如图像颜分割、社交网络社检测等，这些问题难以通过有标记数据来解决。而半监督聚类可以利用大量的无标记样本信息来增强聚类结果。通过该方...

弱监督学习中的半监督聚类方法详解在机器学习领域，半监督学习是一种重要的学习范式，它旨在利用标记和未标记的数据进行学习。而在半监督学习中的一个重要任务就是聚类。弱监督学习是半监督学习的一种特殊形式，其中只有一小部分数据被标记。在本文中，我们将详细讨论弱监督学习中的半监督聚类方法。## 弱监督学习简介弱监督学习是指在学习过程中只有一小部分数据被标记，而大部分数据是未标记的。在现实世界中，标记数据的获取...

半监督聚类算法综述引言    随着数据量的不断增长和数据获取的便利性，聚类算法在数据挖掘和机器学习领域中扮演着重要的角。然而，传统的无监督聚类算法在处理大规模数据时面临一些挑战。为了克服这些挑战，半监督聚类算法应运而生。半监督聚类算法不仅利用无标签数据进行聚类分析，还利用少量标签数据进行模型训练。本文将综述半监督聚类算法的研究现状、应用领域以及存在的问题和挑战。 ...

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是指在训练过程中同时利用有标签和无标签的数据进行学习。相比于监督学习和无监督学习，半监督学习更贴近实际场景，因为在实际数据中，通常有很多无标签的数据，而标记数据的获取往往十分耗时耗力。半监督学习可以利用未标记数据进行模型训练，从而提高模型的性能和泛化能力。在半监督学习中，半监督聚类算法是一个重要的研究方向，它旨在利用有标签的数据和无标签...

半监督学习中的半监督聚类算法详解一、介绍半监督学习半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。在监督学习中，我们通过有标签的数据来训练模型，而在无监督学习中，我们则使用无标签的数据。而半监督学习则是同时利用有标签和无标签的数据进行训练。半监督学习的一个重要应用领域就是聚类。二、聚类算法简介聚类是一种无监督学习方法，通过对数据进行分组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度...

自适应确定dbscan算法参数的算法研究DBSCAN算法是一种无监督聚类算法，在聚类过程中需要给定两个参数：邻域半径（ε，eps）和最小邻域点数（MinPts）。这两个参数直接影响聚类结果的质量，但是很难确定合适的参数值。自适应确定DBSCAN算法参数的算法是一种动态确定DBSCAN算法参数的方法，主要分为以下步骤：1. 初始化ε和MinPts的值，并给定一个误差阈值Eps和一个最小累计次数K。这...

［收稿日期］２０２０－１１－１８［基金项目］教育部人文社科项目（项目编号：２０ＹＪＣ７４００４２）。［作者简介］柳利芳（１９８２－），女，河北邯郸人，主要研究方向为教育技术；马园园（１９８３－），男，河南许昌人，副教授，主要研究方向为信息融合、信息检索。多视角子空间学习研究进展柳利芳１，马园园２（１．安阳师范学院教育学院，河南安阳４５５０００；２．安阳师范学院计算机与信息工程学院，河南安阳４５５０...

特征正则化的作用基于图的自适应结构信息和图正则的图表示学习聚类    基于图的自适应结构信息和图正则的图表示学习聚类    近年来，随着大数据时代的来临，图表示学习成为了计算机科学领域的热门研究方向之一。图表示学习旨在将图形结构的数据映射到低维特征空间中，从而实现图的聚类、分类、预测等应用。然而，传统的图表示学习方法通常忽视了图的结构信息，导致在应对复杂图数...

多项正则化约束的伪标签传播优化脑电信号聚类近年来，随着脑电信号的广泛应用，脑电信号聚类成为了神经科学、脑机接口和临床医学等领域中的重要问题。伪标签传播（Pseudo-label Propagation）作为一种半监督学习方法，能够在数据标签不完全的情况下有效地进行聚类分析。为了进一步提高脑电信号聚类的准确性和稳定性，本文提出了一种基于多项正则化约束的伪标签传播方法。一、引言脑电信号是记录在人体头皮...

聚类分析中的特征选择方法研究聚类分析是一种常用的数据分析方法，它将数据集中的样本根据其相似性划分为不同的类别或集。在进行聚类分析时，一个重要的步骤是选取合适的特征集合，以确保聚类结果的准确性和可解释性。特征选择方法在聚类分析中起到关键作用，它可以帮助我们筛选出最具代表性的特征，减少冗余信息，提高聚类的效果。本文将介绍几种常用的特征选择方法，并分析其优缺点。一、过滤式特征选择方法过滤式特征选择方法...

正则化低秩子空间谱聚类算法作者：何家玉 许峰来源：《软件导刊》2016年第12期        摘 要：为解决缺损数据谱聚类中的不适定问题，提出一种正则化低秩子空间谱聚类算法。首先根据数据集建立核范数正则化低秩矩阵分解模型，然后用迭代法求解模型得出系数矩阵，由此构造相似矩阵，最后利用谱聚类算法得出聚类结果。实验表明，该算法在一定程度上可以解决缺损数据的谱聚类...

变分自编码器聚类matlab代码一、什么是变分自编码器聚类？变分自编码器聚类（Variational Autoencoder Clustering）是一种基于深度学习的无监督聚类方法，其主要思想是将数据通过一个编码器映射到潜在空间中，并通过一个解码器将潜在空间中的向量还原为原始数据。同时，为了使得生成的数据更加真实，该方法引入了一个隐变量来表示潜在空间中的噪声。二、Matlab代码实现以下是变分自...

机器学习第一阶段练习题一、选择题1.以下三阶泰勒展开式错误的一项是（B）A.     B.   C.           D.     分析：2. 以下不属于凸函数一项的是（D）A. y=-log x   B. y=x log x   C. y=||x||p ...

数据挖掘（公需课目）（准确率72%）1、(单选，4分)以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述？（  C ）CA、中位数B、众数C、四分位数D、A．均值2、(单选，4分)以下那个不属于分类算法？( ) BA、SVMB、K-MEANSC、KNND、朴素贝叶斯3、(单选，4分)以下哪个不是常见的属性类型？（）AA、高维属性B、数值属性C、A．标称属性D、序数属性4、(单选，4分)当不知道数据所...

南开大学22春“物联网工程”《数据科学导论》作业考核题库高频考点版（参考答案）一.综合考核(共50题)1.多层感知机的学习过程包含()。A.信号的正向传播B.信号的反向传播C.误差的正向传播D.误差的反向传播参考答案：AD2.数据科学具有哪些性质?()A.有效性B.可用性C.未预料正则化描述正确的是D.可理解参考答案：ABCD3.多元线性回归模型中，标准化偏回归系数没有单位。()A.正确B.错误参...

2016年四川省专业技术人员继续教育——数据挖掘试题（含答案）1、(单选，4分)以下哪项不属于知识发现的过程？( )A、数据清理B、数据挖掘C、知识可视化表达D、数据测试答案：C2、(单选，4分)以下哪些不属于数据挖掘的内容？（）A、分类B、聚类C、离点检测D、递归分析答案：D3、(单选，4分)以下哪个不是常见的属性类型？（）A、A．标称属性B、数值属性C、高维属性D、序数属性答案：C4、(单选...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号161)1.[单选题]分类的类别标签列是()A)类别数值B)类别的不同C)具有次序、大小的意义答案:B解析:2.[单选题]关于线性回归算法，说法正确的是()A)在高维空间中求解一个线性方程的系数组合B)对异常值不敏感C)无需对数据做标准化处理答案:A解析:3.[单选题]在分类中的“设备故障/异常检测”场景下，指标()要首先满足接近100%A)accuracyB)s...

数据挖掘马洪祥（72分）1、(单选，4分)以下哪个度量属于数据中心性的描述？（）A、标准差B、极差C、均值D、众数2、(单选，4分)以下哪些算法是分类算法？( )A、K-MeanB、C4.5C、DBSCAND、EM3、(单选，4分)知识发现流程最核心的步骤是什么？( )A、数据挖掘B、知识表示C、数据预处理D、模式评估4、(单选，4分)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的...

数据挖掘（练习）1、(单选，4分)以下哪项不属于知识发现的过程？( ) A、数据清理  B、数据挖掘  C、知识可视化表达  D、数据测试 答案：D2、(单选，4分)以下哪些不属于数据挖掘的内容？（ ） A、分类  B、聚类  C、离点检测  D、递归分析 答案：D3、(单选，4分)以下哪个不是常见的属性类型？ （ ） A、A．标称属性...