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SOM聚类是一种用于无监督学习的算法。

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简介：
该资源提供可以直接使用的SOM聚类Matlab代码，方便用户快速进行聚类分析。这些代码可以直接运行，无需进行复杂的修改，能够帮助研究者和开发者高效地实现SOM算法。

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  • 无监督学习中五种聚类算法的对比分析及源码
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    本文对无监督学习中的五种主流聚类算法进行详细比较与分析，并提供相关源代码，便于读者理解和应用。 “无监督学习的中期工作.pdf”文件包含了关于五个不同聚类算法在无监督学习中的比较报告及结果分析。该文档详细探讨了各种方法之间的差异，并提供了详实的数据支持其结论。
     
  • mall_customers_: 采用KMeans进行无监督聚类学习
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    本项目利用KMeans算法对商场客户数据进行无监督聚类分析，旨在识别并细分不同的顾客群体，为市场营销策略提供支持。 这段代码应用了机器学习技术中的K-means聚类方法。使用的数据来自Kaggle平台。该代码包括数据准备、可视化以及使用kmeans进行聚类的过程，并通过“在群集平方和内”和“Silhouette_score”度量来寻找最佳的聚类数量（即最优的K值）。
     
  • 一种改良的无监督聚类关键帧提取方法
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    本研究提出了一种创新的无监督学习算法，用于视频中关键帧的有效提取。改进的方法在不依赖任何标注数据的情况下，显著提升了关键帧选择的质量和效率，为内容摘要、索引及检索提供了有力支持。 ### 一种改进的无监督聚类的关键帧提取算法 #### 摘要及背景 随着互联网技术的发展，视频数据量急剧增长，如何高效地管理和检索这些海量视频信息成为了一个重要的研究课题。基于内容的视频检索（CBVR）作为一种有效的手段，在这一领域发挥了重要作用。而关键帧提取作为CBVR的核心技术之一，对于视频摘要生成、视频索引建立等方面至关重要。 关键帧是指能够有效代表视频镜头内容的图像，通过对关键帧的分析可以大幅减少视频数据处理量，提高视频检索效率。目前常见的关键帧提取方法主要依赖于聚类算法，但大多数聚类算法存在一个共同的问题：需要预先设置阈值，这不仅增加了算法设计的复杂性，并且难以适用于不同类型和内容的视频数据。 #### 改进的算法原理 为了解决上述问题，研究人员提出了一种基于无监督聚类的自适应阈值改进算法。该算法的主要创新点在于能够根据视频内容的复杂度自动获取聚类阈值，从而实现关键帧的有效提取。具体步骤如下： 1. **视频帧的区域分割与纹理特征提取**：对输入的视频帧进行区域分割，目的是将每一帧分为不同的部分或区域，以便更精确地提取特征。接着从每个区域中抽取纹理特征，如颜色直方图、边缘强度分布等。这些特征用于表征视频帧的内容差异。 2. **计算相似距离**：基于提取到的纹理特征，计算视频帧之间的相似性度量值（例如欧氏距离或曼哈顿距离）。这一步骤为后续聚类操作提供依据。 3. **自适应阈值获取**：不同于传统的固定阈值方法，本算法根据视频内容复杂程度自动确定合适的阈值。这是整个算法的核心所在，它确保了即使面对不同类型或内容的视频时也能获得合适的关键帧数目。 4. **无监督聚类操作**：使用上述步骤中自适应得到的阈值进行无监督聚类（例如DBSCAN、层次聚类等），不需要预设具体的簇数。这种方法依据数据本身的结构自动形成不同类别。 5. **关键帧选择**：在每个生成的簇内选取最具代表性的视频帧作为关键帧，通常可以通过计算各个簇中心或挑选离群点最少的一张图片来完成这一任务。 #### 实验结果与评价 该算法已经在多组不同类型的数据集上进行了测试。实验结果显示，相比于传统方法而言，改进后的算法不仅简化了关键帧提取的过程，并且能够在不预设任何阈值的情况下有效获取合适数量的关键帧，显著提高了视频检索的效率和准确性。 #### 结论 本段落介绍了一种基于无监督聚类技术并采用自适应阈值策略的新颖算法。通过自动调整参数设置，该方法能够应对各种类型的视频数据，并且在关键帧提取方面表现出色。这对于提升CBVR性能、生成高质量视频摘要等方面具有重要的应用价值。未来研究可以进一步探索更加高效的特征抽取手段和聚类技术以优化现有方案的准确性和稳定性。
     
  • K-means聚类算法在无监督学习中的应用-附件资源
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    本资源深入探讨了K-means聚类算法在无监督学习领域的应用，通过实例分析展示了如何利用该算法进行数据分类和模式识别。包含相关代码和案例研究的详细讲解。 无监督学习--K-means聚类算法学习相关资源
     
  • OPTICS_Clustering:基于MATLAB的OPTICS无监督聚类算法实现
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    简介：OPTICS_Clustering是一款在MATLAB环境下运行的工具箱，用于实施OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）无监督聚类算法。该工具能够有效地发现数据集中的密度可达簇，并且提供了一种可视化的方式去解释不同层次和类型的聚类结构，为用户提供了一个灵活、强大的数据分析平台。 ##OPTICS CLUSTERING## 此 MATLAB 函数根据 Ankerst、Mihael 等人的图 19 中介绍的算法计算一组集群。该论文名为“光学：排序点来识别聚类结构。”发表于 ACM Sigmod 记录，卷 28, 第 2 号，ACM 发行，1999 年。代码由 Alex Kendall 在 2015 年 2 月 18 日编写。 该软件在 GPLv3 下获得许可，请参阅包含的 glpv3.txt 文件。 输入： - 点：要聚类的输入点，每个点是单独的一行，列代表数据维度 - minpts：形成集群所需的最少点数 - epsilon：创建集群的百分比阈值 输出： - SetOfClusters: 包含每个集群开始和结束索引的结构体 - RD: 每个点的可达距离 - CD: 每个点的核心距离 - order: 可达图中点的顺序 依赖关系：此函数需要来自 Michal Daszykowski 的相关代码。
     
  • 基于三种无监督算法的鸢尾花数据集聚类分析
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    本研究采用K均值、层次聚类及DBSCAN三种无监督学习方法对经典的鸢尾花数据集进行深入的聚类分析，探索不同算法在该数据集上的性能与适用性。 使用三种具有代表性的聚类分析算法对鸢尾花数据集进行聚类分析，分别为层次方法、DBSCAN 方法与K-means 方法。接着利用三个评价指标对聚类的结果进行评估，分别是准确度、运行时间以及轮廓系数。此程序包含python代码、实验报告和鸢尾花数据集文件，并且是本人亲手完成的作业并获得高分。在该数据集中，层次方法具有最高的准确度；DBSCAN 方法则拥有最短的运行时间；而层次与 K-means 方法都取得了较高的轮廓系数值。所有资源均为一手资料，确保原创性。
     
  • DeepCluster: 用于视觉特征无监督学习的深度聚类-源码
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    DeepCluster是一款利用深度聚类技术进行视觉特征无监督学习的开源代码库。它通过大规模数据上的自组织能力，有效提取图像深层次语义信息，促进计算机视觉领域的发展。 我们发布了一种新的自我监督方法SwAV，在ImageNet上使用ResNet-50进行无监督学习的性能仅比有监督的学习低1.2%。该方法结合了在线聚类和多作物数据增强技术。此外，还推出了DeepCluster-v2，这是DeepCluster的一个改进版本（包括更好的数据增强、余弦学习速率表等）。深度集群代码实现了卷积神经网络或卷积网络的无监督训练，并且遵循论文所述的方法。我们还提供了用于评估协议的代码：Pascal VOC分类激活线性分类实例级图像检索。 最后，该代码还包括一个可视化模块，可以用来以可视方式评估学习到的功能的质量。使用此代码需要安装Python版本2.7、SciPy和scikit-learn软件包以及PyTorch版本0.1.8，并且推荐使用CUDA 8.0环境。
     
  • k-means聚类算法的无监督学习及Jupyter代码手动实现.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook介绍并实现了经典的k-means聚类算法，通过详细的步骤和代码示例帮助读者理解无监督学习中的一种重要方法。 无监督学习中的K-means聚类算法及手动实现Jupyter代码笔记。
     
  • 监督学习、无监督学习及强化学习
    优质
    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。