1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。联系：分类与聚类都是在数据集中寻找离自己最近的点。区别：分类是一种有监督学习，目的是为了确定点的类别，而类别是已知的；聚类是一种无监督学习，目的是将点分为成若干个类，事先是没有类别的。 监督学习：在监督学习中的数据是带有标签的，知道输入和输出结果之间的关系，通过训练得到一个最优的模型。无
KMeansKMeans属于无监督（即无标签）聚类算法，在不知道数据没有具体的划分标准时，通过物以类聚的方法，将相似数据放在一起。一、源码流程（一）首先随机生成一堆数据 ，尝试将这些数据进行聚类import random
import matplotlib.pyplot as plt
points_num = 100
random_x = [random.randint(-100, 100) f
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2024-03-15 20:07:51
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目录 二、Spectral Clustering 三、 Agglomerative Clustering (Hierarchical) -- Connectivity models四、 DBSCAN五、BIRCH 无监督聚类是一种机器学习技术，用于将数据分组成不同的类别，而无需提前标记或指导。在无监督聚类中，算法通过分析数据之间的相似性
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2024-07-10 18:52:44
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聚类聚类算法 kmeans原理：1、随机选取k个中心点；2、在第i次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； 3、更新中心点为每类的均值； 4、i<-i+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变.在每次迭代之后，误差变小过程就是趋于收敛的过程；达到一定程度，误差不变，已经完成分类K-means优化函数不同的初始化中心点对聚类结果影响较大，
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2024-04-18 10:01:56
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一、SVM与KNN的区别 支持向量机（support vector machines, SVM）也是一种分类模型，与KNN类似，两者都是比较经典的机器学习分类算法，KNN是通过选取目标点的临近值判断目标点的值，而SVM则是通过划分区域，从而判断目标点属于哪部分。示意图如下图1，图2所示： 图1.KNN算法
图2.SVM算法
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2024-03-26 13:25:03
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种用于分类和回归任务的监督学习算法。SVM 的核心思想是找到一个最优的决策边界（或称为超平面），以最大化不同类别之间的间隔。以下是对支持向量机的详细介绍，包括其基本概念、工作原理、主要特点、优缺点及应用场景。
基本概念
1. 超平面（Hyperplane）
在n维空间中，超平面是一个n-1维的子空间，用于将不同类别的数据分开。
\ 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，本文主要了解下SVM预备知识。预备知识：1、有约束条件的最优化问题2、拉格朗日函数3、KKT条件4、对偶问题最优化问题一般是指对于某个函数而言，求解在其指定作用域上的全局最小值
//程序保留在fushic2011.cpp中 1.孪生数 【问题描述】孪生数定义： 如果 A 的约数（因数，包含1，但不包含A本身）之和等于 B ， B 的约数（因数）之和等于 A ， A 和 B 称为孪生数（A和B不相等）。试找出正整数 M 和 N 之间的孪生数。输入：从控制台输入两个正整数M和N（1<=M<N<=20000），中间用一个空格分隔。输出：在标准输出上输出符合题目
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2024-05-05 21:07:01
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支持向量机可以想象成一个平面，改平面定义了个数据点之间的界限，而这些数据点代表它们的特征绘制多维空间中的样本。支持向量机的目标是创建一个称为超平面的平面边界，它使得任何一个的数据划分都是相当均匀的。支持向量机几乎可以适用于所有的学习任务，包括分类（svm）、数值预测、回归（svr）。R实现及参数说明1）kernlab包 函数ksvm()通过。Call接口，使用bsvm和libsvm库中的
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2023-08-31 09:35:19
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首先我们要解决几个问题聚类算法主要包括哪些算法？主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚类（局部密度聚类）、层次聚类、谱聚类。什么是无监督学习？• 无监督学习也是相对于有监督学习来说的，因为现实中遇到的大部分数据都是未标记的样本，要想通过有监督的学习就需要事先人为标注好样本标签，这个成本消耗、过程用时都很巨大，所以无监督学习就是使用无标签的样本找寻数据规律的一种方法•
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2024-05-30 13:32:49
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python数据分析之聚类模型与半监督学习-第八次笔记1.聚类模型–*1.1基于切割的—K-means算法 –*1.2基于密度的—DBSCAN算法 –*1.3基于层次的聚类算法 –*1.4基于图裂法的—-Split算法2.关联，序列模型–*2.1关联规则—Apriori算法 –*2.2序列规则3.半监督学习–*3.1标签传播算法1.聚类模型导入模块import numpy as np
im
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2023-12-31 14:42:50
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半监督模糊聚类算法FCM，SFCM，SSFCM理论和代码关于上述三个模型的理论介绍请参考论文《半监督模糊聚类算法的研究与改进》（白福均，高建瓴，宋文慧，贺思云）FCM模型` 目标方程： – uij表示隶属度矩阵（样本j对于类别i的隶属度，取值0~1） – dij表示样本j与类心i的距离隶属度矩阵与类心的更新公式：具体的代码如下：`function [center, U, obj_fcn] = FC
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2023-11-11 11:33:47
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.04440.pdf1. 论文与摘要 《Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning》 摘要：作者提出一种特殊的半监督学习方法，取名为数据精馏。该方法通过利用标注的数据和未标注的数据一起
在机器学习领域中，传统的学习方法有两种：监督学习和无监督学习。半监督学习（Semi-supervised Learning）是近年来模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。半监督学习对于减少标注代价，提高学习机器性能具有非常重大的实际意义。 聚类假设 &nbs
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2024-03-04 06:40:00
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目录 文章目录1 为什么GCN是谱图卷积的一阶局部近似？- GCN的推导谱图卷积Layer-wise Linear Model（逐层线性模型）简化：K=1（2个参数的模型）简化：1个参数的模型推广：特征映射公式2 半监督节点分类的例子预处理操作交叉熵误差训练实现3 实验数据集参数设置Baselines实验结果半监督节点分类模型评估训练时间4 总结GCN是高阶模型的简化的一阶模型GCN的局限性内存要
基于文本向量空间模型的文本聚类算法@[vsm|向量空间模型|文本相似度]本文源地址http://www.houzhuo.net/archives/51.htmlvsm概念简单，把对文本内容的处理转化为向量空间中的向量计算，以空间上的相似度来直观表达语义上的相似度。目录 基于文本向量空间模型的文本聚类算法文本聚类向量空间模型vsm文本预处理获取每篇文档词频获得相同长度的向量归一化idf频率加权tf-
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2023-08-23 20:55:08
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五、SVM求解实例 上面其实已经得出最终的表达式了，下面我们会根据一些具体的点来求解α的值。数据：3个点，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，负例X3(1,1) 如下图所示 我们需要求解下式的极小值 yi代表的是数据的类别，+1代表正例，-1代表负例） 代入数据，通过化简可以得到如下约束条件的表达式。 将数据代入上式得到 由于α1+α2-α3=0 -
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2024-04-24 14:46:41
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简介首先必须明确，分类和聚类是两个不同的东西。分类的目的是确认数据属于哪个类别。分类必须有明确的边界，或者说分类是有标准答案的。通过对已知分类数据进行训练和学习，找出已知分类特征，再对未知分类的数据进行分类。因此分类通常是有监督学习。聚类的目的是找出数据间的相似之处。聚类对边界的要求不是很高，是开放性命题。聚类只使用无标签数据，通过聚类分析将数据聚合成几个，因此采用无监督学习算法。 现
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2023-08-10 10:03:27
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1、支持向量机算法原理支持向量机（Support Vetor Machine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中。SVM建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳平衡，以求获得最好的推广能力。SVM可以用
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2024-03-18 19:48:18
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这里以landsat 8的四景镶嵌影像为例： 打开ENVI工具箱中的分类——监督分类——支持向量机，出现如下界面： 选择图像，点击OK，会出现如下的错误提示 这告诉我们需要选取几个ROIs以便于我们用支持向量机来进行分类，ROI（Region of Interest感兴趣区），ROI工具的位置如下图所示 接下来我们需要选取三类的ROI，分别代表林地，水体和不透水面，点击下图中的位置创建新的ROI
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2024-04-02 07:02:57
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