监督分类

非监督分类与监督分类流程对比 | 流程步骤 | 监督分类 | 非监督分类 | 备注 ||---|---|---|---|| 1. 初步分类 | √ | √ | || 2. 选择训练样本 | √ | | 仅监督分类需要 || 3. 确定分类器 | √ | | 仅监督分类需要 || 4. 分类合并专题判断 | | √ | 仅非监督分类需要 || 5. 分类后处理 | √ | √ | || 6. 检验分类结果 | √ | √ | || 7. 统计分析、输出结果 | √ | √ | |

探讨了利用半监督学习方法进行遥感图像分类的研究，重点在于优化分类结果的准确性和效率。研究表明，通过引入半监督学习策略，可以显著提升遥感图像分类的性能，适用于各种实际应用场景。

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。

什么是无监督学习 无监督学习的类型 聚类 降维 异常检测 无监督学习的应用 客户细分 模式识别 欺诈检测

本研究利用VGG16卷积神经网络对微观结构图像进行特征提取，并结合M3C聚类算法实现无监督分类。 数据与方法: 本研究使用包含1925张图像的数据集，从中随机选取100张进行分析。 首先，利用预训练的VGG16网络提取图像特征，具体而言，使用第五个卷积层的输出，并进行平均池化以降低特征维度。 接着，使用M3C聚类算法对提取的特征进行聚类分析，确定最佳聚类数量。 最后，利用项目共识值识别高置信度和不明确的数据，用于后续半监督学习框架的训练。 数据共享: Python、R和Matlab之间的数据共享通过Excel文件实现。 所需软件包: Python: Keras, Numpy, Xlsxwriter, Xlrd, Sklearn, Seaborn, Matplotlib, copkmeans R: M3C, ConsensusClusterPlus Matlab: S4VM 代码使用: 将所有代码文件下载到同一文件夹，并在Python、R和Matlab中设置该文件夹为工作目录。 提供了一个包含预期输出结果的Excel文件，用于验证代码执行结果。

近年来，数据挖掘领域取得了显著进展，主要得益于数据分析技术的快速发展。二元分类技术作为数据挖掘的重要分支，能够根据特定标准将数据分为两类。针对这一领域的不同需求，已经涌现出多种统计和机器学习算法。选取了一组分子作为案例，展示了一种基于新测量功能的二元分类方法，该方法通过可靠性计算与传统算法有所不同，提升了分类准确度。研究表明，该方法在分子数据集上的f度量超过了70%。

这段Matlab代码为监督式RBM训练提供了优秀的解决方案，能够有效评估和提升模型性能。

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。

使用密集轨迹和转导学习，细节改进的Matlab代码介绍了一种无监督试管提取算法，用于从视频中提取动作。该方法已在Matlab R2015a上进行了Linux平台测试，并提供了该算法的Matlab实现。如果您认为此无监督试管提取方法对您的研究有帮助，请考虑引用以下文献：@inproceedings{marian2015unsupervised, title={Unsupervised Tube Extraction Using Transductive Learning and Dense Trajectories}, author={Marian Puscas, Mihai and Sangineto, Enver and Culibrk, Dubravko and Sebe, Nicu}, booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision}, pages={1653--1661}, year={2015}. 该算法采用MIT许可证授权。

Matlab 代码实现了论文《用于半监督特征选择的简单策略》中提出的方法，该论文发表于《机器学习杂志》。 代码功能： semiIAMB.m：实现了 Semi-IAMB 算法，应用于 Markov Blanket 发现 IAMB (IAMB.m) 的切换过程，用于半监督场景中的假设检验。 semiMIM.m 和 semiJMI.m：实现了 Semi-MIM 和 Semi-JMI 算法，分别应用于特征选择方法 MIM (MIM.m) 和 JMI (JMI.m) 的切换过程，用于在半监督场景中对特征进行排名。 Tutorial_SemiSupervised_FS.m：教程，介绍如何在半监督学习环境中使用建议的特征选择方法。 引用： 如果使用此代码，请引用以下论文： Sechidis, K., & Brown, G. (2018). Simple strategies for semi-supervised feature selection. Machine Learning, 107, 1277–1298.