监督链接预测

链接预测算法用于预测图中不存在的或可能存在的边。 Adamic-Adar算法：基于节点的共同邻居，亲密度公式为 N(u)是与节点u相邻的节点集 CommonNeighbors：基于共同邻居的个数 PreferentialAttachment：基于节点的度

Matlab的LPI_KTASLP方法基于半监督链接预测，专注于lncRNA与蛋白质的相互作用和核靶标的比对。输入数据以矩阵形式表示lncRNA和蛋白质的相似性，其中高斯相似度矩阵由kernel_gip.m构建。核心方法代码存储在LapkronrlsMF.m文件中。所有代码和结果以.rar格式打包，方便下载和上载。要运行程序，请确保.mat和代码文件在同一目录下。使用MATLAB环境，建议4核CPU和20 GB内存，64位Windows操作系统。数据基准数据集详见[1]，包括4158个lncRNA-蛋白质相互作用，990个lncRNA和27个蛋白质。结果展示包括AUC.fig、AUPR_loo.fig、AUC_loo.fig、AUPR.fig和results_TKA_LapMFsum.mat。案例研究结果存放在local_cases文件夹中。参考资料：[1]

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 | √ | √ | |

银行财务管理与预测建模中，数据驱动决策至关重要，特别是在个人贷款交叉销售策略上。探讨了如何应用监督学习技术构建有效模型，准确识别具有盈利潜力的个人贷款客户群体。分析数据揭示了隐藏趋势和变量相关性，运用神经网络、随机森林、CART决策树及数据挖掘工具进行深入分析。这些方法帮助银行找到最佳特征组合，预测未来客户的盈利潜力。

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

在本篇文章中，我们将专注于大数据Spark ML机器学习的核心内容，涵盖监督学习和无监督学习的关键方法。主要涉及以下几种算法： 1. 分类算法 分类算法在监督学习中应用广泛，如逻辑回归和决策树，适用于对数据进行类别标记并进行准确预测。 2. 回归算法 回归算法帮助我们在监督学习中构建精确的预测模型，例如线性回归和支持向量机，尤其适用于数值预测。 3. 聚类算法 在无监督学习中，聚类算法用于将数据点分成组，如K-means和层次聚类，适用于数据分组和发现隐藏模式。 4. 推荐算法 推荐算法广泛应用于个性化推荐系统，通过分析用户行为数据生成个性化推荐，如协同过滤算法。 5. 频繁模式挖掘算法 此类算法用于挖掘数据集中频繁出现的模式，比如关联规则挖掘，有助于发现数据的潜在关联性。 该文章将为您详细介绍这些算法在Spark ML中的应用，提供深入的实战案例。

LinkWaldo由Caleb Belth，Alican Büyükçakır和Danai Koutra提出。他们在2020年11月的IEEE数据挖掘国际会议（ICDM）中探讨了链路预测中隐藏的挑战：如何确定需要检查哪些对进行链接预测。

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。