聚类算法实现与分析机器学习的常用方法，主要分为有监督学习和无监督学习。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。无
提出两个问题：是否有可能仅使用无监督技术来创建半监督方法所需的小标签数据集？如果是这样，半监督方法是否可以利用这种自动生成的伪标记数据集来提供比最新的无监督方法更高的性能？ 为了自主创建高精度的伪标记数据集，我们将深度网络的集成与自定义图聚类算法结合使用（第4节）。我们首先以无人监督的方式训练一组深层网络。每个网络独立地对输入进行聚类。然后，我们比较两个输入数据点。如果所有网络都同意这两个数据点属
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2024-01-02 12:08:13
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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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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
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2023-12-31 14:42:50
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1.监督需要人工标记的数据2.无监督不需要任何标记的数据，不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类3.半监督学习利用少量有标签的数据和大量无标签的数据来训练网络 一、半监督学习可以分为：直推半监督学习、归纳半监督学习（1）直推半监督学习直推半监督学习(Semi-supervised Learning)只处理样本空间内给定的训练数据，利用训练数据中有类标签的样
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2023-11-23 14:27:10
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目录前言总模型特征提取知识迁移深度对齐聚类（1）无监督聚类（2）自监督学习（3）交互思考感想前言聚类很常见了，很多场景下都需要聚类，笔者当前遇到一个问题是实体消歧，实体是一个个小短句，没有标注没有任何先验知识，想到的就是通过聚类将一些相似实体聚在一起达到目的。当前聚类有两大种，比如需要提前定义簇中心个数的，以Kmeans最为大家熟知，原理简单有效。还有一种是不需要提前定义簇中心个数的，比如流式聚类
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2023-12-04 14:29:13
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# 半监督聚类：Python 实现与实例
随着数据科学和人工智能的快速发展，聚类分析成为了数据分析中的一项重要技术。聚类方法的种类繁多，其中半监督聚类是一种新兴的聚类策略，它结合了有标签数据和无标签数据的特征，能够在获取更好聚类效果的同时减少人工标注的工作量。本文将介绍半监督聚类的基本概念，并通过Python代码示例来阐述其应用。
## 半监督聚类的基本概念
聚类是将数据集分成若干个相似的组
原创
2024-08-12 03:59:54
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目录生成式模型有监督生成式模型半监督生成式模型直观解释具体操作基本原理低密度分离假设Self TrainingSelf Training与generative model对比基于熵的正则化Entropy-based Regularization公式半监督SVM平滑假设图像识别文件分类聚类后标记Graph-based Approach图的建立相似度计算图的基本精神图的使用Better Represe
半监督聚类算法是一种结合了带标签和不带标签数据的聚类算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习中。相比于完全监督学习，半监督学习在标签样本不足的情况下表现出更好的学习能力，从而帮助我们更有效地发现数据的结构和潜在的模式。
以下是关于“半监督聚类算法Python”的详细记录和阐述。
## 背景描述
随着大数据时代的到来，单纯依赖于标注数据进行学习的成本逐渐增加，而不带标签的数据通常占据了数据集的绝大部
在这篇博文中，我将介绍如何使用Python进行半监督聚类算法的实现和应用。半监督聚类是一种结合有标签和无标签样本的数据挖掘方法，广泛应用于图像处理、文本分类等领域。
## 背景描述
近年来，数据量急剧增加，传统的无监督学习方法在处理大规模、复杂数据时显得捉襟见肘。尤其是在缺乏标注的情况下，如何有效地对数据进行聚类成为研究的热点。半监督聚类算法正是为了解决这个问题而产生的。它能够利用有限的标签信
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
近年来，聚类分析在模式识别、图像处理和数据挖掘中得到了广泛的应用。它试图将数据集划分为不同的组，使得同一集群中的数据点具有较高的相似性，而不同集群中的数据点具有较低的相似性。到目前为止，已经开发了许多聚类算法，包括层次聚类、谱聚类和模糊c均值聚类(FCM)等。作为半监督聚类，可以采用不同的方法来控制聚类过程。传统的模糊聚类算法对未知样本的使用率较低，针对于该问题，相关领域学者经过不断研究提出了半监
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2024-01-25 20:13:40
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我们已学习了均值算法，在此基础上若加上一些监督信息，则得到半监督聚类。半监督聚类对照均值算法【西瓜书图9.2】算法学习【西瓜书图13.7】和【西瓜书图13.9】算法。（1）约束均值算法【西瓜书图13.7】将“必连”和“勿连”的约束，作为监督信息，其基本要点是在【西瓜书图9.2】的均值算法程序中，将划入聚类簇时，需要判断是否有违背约束（算法的第10句），这里补充检验算法。考虑一个样本出发有多个“必连
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2023-12-13 18:54:13
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大师兄的数据分析学习笔记(二十五）：聚类（一） - 简书一、监督学习和无监督学习分类和回归都属于监督学习，监督学习的特点是有标注。所谓标注也就是数据的特征，不管是分类还是回归都是通过标注进行区分数据。而无监督学习没有标注，所以无监督学习的目的就是给数据加上标注。进行标注的原则是，加过标注后的数据应该尽可能相似，而不同标注内的数据应该尽可能不同。由于目的不同，方法不同，标注数据的方式也不同，所以会有
半监督聚类机器学习算法是一种重要的机器学习方法，它结合了监督学习和无监督学习的优点，能够在缺乏足够标记数据的情况下有效地聚类数据。采用半监督学习的聚类方法不仅使得算法能够利用未标记数据，还能提高聚类的准确性，应用广泛于图像分类、文本挖掘等领域。接下来，我们将详细探讨如何解决半监督聚类机器学习算法的问题。
## 背景描述
在机器学习领域，聚类算法通常分为监督和无监督学习。而半监督聚类则处在两者之
利用基于对比学习的半监督聚类算法进行意图挖掘
《Semi-Supervised Clustering with Contrastive Learning for Discovering New Intents》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.07604.pdf一、简介1. 意图挖掘 任务导向的对话系统依赖于自然语言理解()，用于将对话分类到一个已知的意图，并利
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2024-03-05 08:09:12
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半监督学习半监督定义半监督深度学习半监督深度学习三种算法第一种：第二种：第三种：让网络 work in semi-supervised fashion方法一：Pseudo-Label方法二：Semi-Supervised Learning with Ladder Networks方法三：Temporal Ensembling for Semi-supervised Learning方法四：Mea
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2023-11-15 23:08:34
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编者荐语文章整理了作者近期阅读的一些半监督目标检测（Semi-Supervised Object Detection，SSOD）文章，感觉总结的很不错，特分享给大家，希望对同学们有一定的帮助。什么是半监督目标检测？传统机器学习根据训练数据集中的标注情况，有着不同的场景，主要包括：监督学习、弱监督学习、弱半监督学习、半监督学习。由于目标检测任务的特殊性，在介绍半监督目标检测方法之前，我们查看一下目标
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2023-12-19 09:27:59
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文章目录一.什么是半监督学习二.分类问题生成模型中的EM算法三.基于低密度分离的分类1.自我学习2.基于信息熵的正则化3.半监督SVM四.基于平滑假设的分类1.基于聚类的分类方式2.基于图的分类方式(1).定义节点(2).定义边和权重(3).定义图的平滑度(4).综合考虑 一.什么是半监督学习 在现实中，所谓的数据是很多的，例如图片数据，随处拍都会有很多，然而所谓的有标签的数据，最开始都是要由
无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等最近在看无监督学习聚类的评价指标，主要看了RI、ARI、MI、NMI，在此写下我自己对于这些指标的理解。**RI（Rand Index）**是比较两个聚类结果的参数，也可以比较一个聚类算法的结果和真实分类情况。他是将所有情况进行枚举，来 看看有所有pair在聚类算法1和聚类算法2中的情况一致。 Examples:比如有5个数据点，x是聚类1返回的结果
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2023-08-13 20:51:28
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