半监督模糊聚类
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基于主动数据选择的半监督聚类算法研究
近年来，基于主动数据选择的半监督聚类技术成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。该技术通过利用少量标签数据，显著提高了聚类精度。然而，现有的半监督聚类算法在处理大规模数据时仍面临挑战。
数据挖掘
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2024-07-18
半监督聚类技术研究基于主动数据选取的革新算法
半监督聚类技术近年来在数据挖掘和机器学习领域备受关注，尤其是在利用少量标签数据获得高精度聚类方面。然而，现有算法在处理极少标签和多密度不平衡数据集时的表现有限。基于主动学习技术改进了聚类算法，通过最小生成树聚类结合主动学习思想，选取信息丰富的数据点作为标签，并采用类KNN方法传播类标签。实验结果表明，新算法在UCI标准数据集和模拟数据集上展现出更高的聚类精度和稳定性。
数据挖掘
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2024-07-22
模糊核聚类算法实现
我创建了一个函数来实现模糊核聚类算法，用于多模型控制建模。尽管建模没有成功，但该聚类算法运行良好。
Matlab
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2024-05-13
模糊聚类工具箱
这是一个包含fcm, gg, gk, 有效性度量PC, PE, XB的Matlab源码，同时还附带了详细的程序说明PDF文档。
Matlab
0
2024-08-26
半监督学习构建和应用半监督机器学习模型
利用LASSO进行特征选择，并采用半监督方法训练K-最近邻、支持向量机、随机森林和神经网络之一。
Matlab
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2024-07-31
Matlab开发模糊C均值聚类
这个函数详细介绍了图像处理中模糊C均值聚类的应用。
Matlab
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2024-07-30
模糊聚类MATLAB程序工具箱
这个MATLAB程序工具箱提供多种模糊聚类算法，包括基于相关系数和欧氏距离的聚类方法。
算法与数据结构
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2024-05-19
基于时间序列的模糊循环聚类
基于时间序列的模糊循环聚类算法提供了对历史过程数据进行有效分析的工具。
Matlab
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2024-05-31
模糊聚类算法MATLAB代码优化与应用
优化与应用模糊聚类算法MATLAB代码，包括模糊c均值聚类、模糊子空间聚类和最大熵聚类。示例使用虹膜数据集进行演示，详细展示每种算法的运行和聚类结果。选择超参数“choose_algorithm=1”运行demo_fuzzy.m，每次迭代均准确率为0.89333。
Matlab
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2024-07-28
机器学习半监督学习实战指南
机器学习领域的研究者和从业者，这份半监督学习教程将为你揭开这一技术的奥秘，带你领略如何利用有限的标记数据和大量的未标记数据提升模型性能。
数据挖掘
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2024-05-27