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基于半监督高斯混合模型核的 SVM 分类算法

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简介：
本研究提出了一种结合半监督学习与高斯混合模型核函数的支持向量机（SVM）分类算法，有效提升了数据稀疏或标签有限情况下的分类性能。 本段落提出了一种基于高斯混合模型核的半监督支持向量机(SVM)分类算法。通过利用构造的高斯混合模型核SVM分类器提供的未标示样本信息，使得该方法在学习已标注样本的同时，还能考虑整个训练数据集中的聚类假设。实验结果显示，在与传统SVM、直推式支持向量机(TSVM)以及随机游走(RW)半监督算法进行比较时，新提出的算法即使在只有少量标记样本的情况下也能提高分类性能，并且表现出较高的鲁棒性。

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  • 基于半监督高斯混合模型核的 SVM 分类算法
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    本研究提出了一种结合半监督学习与高斯混合模型核函数的支持向量机（SVM）分类算法，有效提升了数据稀疏或标签有限情况下的分类性能。 本段落提出了一种基于高斯混合模型核的半监督支持向量机(SVM)分类算法。通过利用构造的高斯混合模型核SVM分类器提供的未标示样本信息，使得该方法在学习已标注样本的同时，还能考虑整个训练数据集中的聚类假设。实验结果显示，在与传统SVM、直推式支持向量机(TSVM)以及随机游走(RW)半监督算法进行比较时，新提出的算法即使在只有少量标记样本的情况下也能提高分类性能，并且表现出较高的鲁棒性。
     
  • 基于EM算法的高斯混合模型聚类方法
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    本研究提出一种基于EM算法的高斯混合模型聚类方法，有效提升了数据集中的模式识别和分类精度。通过模拟实验验证了该方法在复杂数据分布下的优越性能。 使用EM算法估计高斯混合模型的参数，可以实现对N维数据的聚类。
     
  • 基于EM算法的高斯混合模型
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    简介：本研究探讨了利用期望最大化（EM）算法优化高斯混合模型参数的方法，以实现更精确的数据聚类和概率密度估计。 高斯混合模型EM算法用于通过EM算法进行参数估计。
     
  • 半监督SVM：数据科学作业与分类算法
    优质
    本课程作业聚焦于半监督支持向量机(SVM)在数据科学中的应用，深入探讨了利用有限标注数据进行高效分类的方法和技巧。 半监督支持向量机（SVM）的数据科学解决方案涉及使用支持向量机作为基础分类器来实现半监督分类器，并且数据集是在代码中随机生成的。 给定条件包括： - 大量未标记的数据。 - 少量标注数据。 - 人类专家能够以与新标记样本数量成正比的成本正确地为未标记数据集中的任何样本进行标签处理。 目标是降低成本并提高分类器准确性。解决方案通过将具有最高置信度的预测标签添加到已标注的数据集中来实现这一目的，而那些置信度最低的标签则需要人工专家的帮助；这些真实标签会被加入数据集中，并导致成本增加。需要注意的是，人类专家提示的数量不能超过初始标记样本数量的一倍——也就是说，被标记的数据量只能翻一番。 算法在以下情况之一终止： - 分类器准确率达到100%。 - 成本达到上述限制条件。 - 没有新的未标注数据添加到已标注数据集中。 示例设置如下： - 数据集包含10,000个样本，属于三个类别，每个类别含有2个特征（信息性）； - 最大迭代次数为100。
     
  • 基于半监督的分类算法Matlab源程序
    优质
    本段代码实现了一种基于半监督学习策略的高效分类算法，并以MATLAB语言编写。该算法利用少量标注数据和大量未标注数据提升模型性能，在多种应用场景中表现出色。 这段文字描述了关于Matlab代码程序的内容，包括训练集与测试集的代码，并提到了优化半监督SVM和朴素贝叶斯等相关主题。
     
  • 基于SAGA算法的PolSAR图像半监督分类
    优质
    本研究提出了一种利用SAGA优化算法改进PolSAR图像半监督分类方法，有效提升分类精度与效率。 极化合成孔径雷达（PolSAR）因其能够在全天候无光照条件下获取图像而被广泛应用在军事及民用领域。这类图像包含丰富的数据内容，在国防建设和经济发展中的作用日益重要。然而，传统基于聚类的方法对PolSAR图像进行分类时的准确性较低。本段落提出了一种新的半监督分类方法，利用模拟退火遗传算法（SAGA）优化模糊C均值（FCM）聚类过程的最佳中心选择机制，避免了陷入局部最优解的问题，并能更精确地划分各个类别。实验结果表明，在合成和真实的PolSAR图像上应用该算法相较于传统方法具有显著优势。
     
  • 基于GMM的高斯混合模型聚类
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    本研究探讨了利用高斯混合模型（GMM）进行数据聚类的方法，通过优化参数实现复杂数据结构的有效分割与分析。 Purdue大学的一位教授编写了一个关于高斯混合模型的库，并附带了我封装的一个接口(GMM.c)以及作者撰写的使用手册PDF。
     
  • 半监督分类算法的源代码
    优质
    本项目提供多种半监督分类算法的实现源代码，旨在帮助研究人员和工程师利用有限标注数据进行高效机器学习模型训练。 半监督MATLAB代码——经过调试——可用。
     
  • GMM-Classifier：基于 Matlab 的高斯混合模型分类器
    优质
    简介：GMM-Classifier是一款基于Matlab开发的高斯混合模型分类工具，适用于模式识别和机器学习中的数据分类任务。 本段落介绍了一个基于Matlab编写的高斯混合模型分类器的实现过程，该程序是为学校作业而设计的。学习阶段包括对训练数据进行主成分分析（PCA）以及经典的期望最大化算法（EM）。我们使用MNIST数据库对该分类器进行了测试，并且通过每类8个组件的方式成功地将识别准确率提高到了97.87%。
     
  • Python中的GMM聚类算法(高斯混合模型)
    优质
    简介：本文介绍了Python中用于数据分组和分类的一种高级统计学习方法——GMM（高斯混合模型）聚类算法。通过构建多个高斯分布的组合，GMM能够有效识别复杂数据集中的潜在模式，并实现精确的数据划分与预测分析。 高斯混合模型聚类（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率的聚类方法，它假设所有的数据样本是由k个多元高斯分布组合而成的混合分布生成的。这种模型适用于处理没有明显层次结构的数据，并且对于密度估计非常合适。