基于成对约束的半监督分类算法研究.pptx
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汇报人:CONTENTSPARTONEPARTTWO研究背景研究意义研究问题PARTTHREE监督学习算法研究现状无监督学习算法研究现状半监督学习算法研究现状成对约束在分类中的应用研究现状PARTFOUR算法设计思路算法流程算法复杂度分析算法优势分析PARTFIVE数据集描述实验设置与参数选择实验结果对比分析结果可视化分析PARTSIX算法应用场景算法改进方向未来研究展望PARTSEVEN研究结论总结研究贡献与价值致谢汇报人:
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基于成对约束的主动学习半监督聚类算法一、研究背景在实际问题中,获取数据样本往往是比较耗费资源并且昂贵的。尤其是对于高维、复杂的数据来说,很难在数据采集阶段就获取到足够的有标记数据。在这种情况下,传统的监督学习算法可能不能够达到很好的预测效果,因此半监督学习算法应运而生。聚类作为无监督学习算法之一,可以将数据集按照相似度划分为不同的类别,常见的聚类算法包括k-means、层次聚类等。半监督聚类算法,一方面需要利用已标记的数据样本来学习模型参数,另一方面也需要利用未标记的数据样本来增强模型的泛化能力。近年来,
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基于成对约束扩展的半监督网络流量特征选择算法基于成对约束扩展的半监督网络流量特征选择算法随着互联网的迅速发展,网络安全问题也日益严重,各种网络攻击和黑客入侵不断增多。因此,对网络流量进行分析和监控是网络安全领域的重要任务。在网络流量分析中,特征选择是一项关键任务,它可以从所有可用的特征中挑选出最有用的特征,从而提高模型的准确性和性能。而在现有的特征选择算法中,一般分为有监督和无监督两种,因此半监督学习也吸引了越来越多的关注,成为了研究的热点之一。本文提出了一种基于成对约束扩展的半监督网络流量特征选择算法,