基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法.docx
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基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法.docx
基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法摘要:随着大数据时代的到来,聚类算法在数据分析和模式识别中扮演着重要的角色。然而,传统的聚类算法在处理大规模数据集时往往面临效率低下和性能下降的问题。为了克服这些问题,提出了一种基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法。该算法通过利用部分已标记的实例来指导聚类过程,以提高聚类性能并加速计算过程。实验证明了该算法在不同数据集上的有效性和优越性。1.引言聚类是一种无监督学习的重要技术,它可以将数据集中的实例划分为不同的群体或簇,每个簇内
基于成对约束的主动学习半监督聚类算法.docx
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,
基于成对约束的半监督聚类算法研究及其并行化实现.docx
基于成对约束的半监督聚类算法研究及其并行化实现摘要:半监督聚类算法是一种在半监督学习中应用广泛的方法,它可以通过已知的标签和未知的数据样本标签来提高聚类的精度。本文主要介绍了成对约束的半监督聚类算法及其并行化实现。在该算法中,将标记样本和未标记样本之间的相似性关系转化为成对约束,以确保聚类结果与已标记样本的相似性关系保持一致。并行化实现部分,本文采用了Spark平台,利用RDD的特性将数据划分为不同的分区进行处理,提高了算法的计算效率。关键词:半监督聚类算法,成对约束,并行化实现,Spark平台,RDD1
基于成对约束的半监督聚类算法研究及其并行化实现的开题报告.docx
基于成对约束的半监督聚类算法研究及其并行化实现的开题报告标题:基于成对约束的半监督聚类算法研究及其并行化实现研究背景:在大数据时代下,聚类算法被广泛应用于数据挖掘,信息检索等领域。但是传统的无监督聚类算法对于数据集过大,数据维度高等问题表现的不够理想,同时无法利用人类专家知识来指导聚类过程,因此半监督聚类算法受到了人们广泛的关注。其中,基于成对约束信息(Pairwiseconstraints)的半监督聚类算法因其在降维、分类和预测等方面的优越性能而成为热点研究的方向。同时,随着数据规模的增大,传统串行算法
基于成对约束的半监督分类算法研究.pptx
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: