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半监督算法与测试数据集_聚类、Matlab及半监督_

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简介：
本研究探讨了在有限标注条件下利用半监督学习方法进行数据聚类的问题，并采用MATLAB作为实验工具。主要关注于优化测试数据集的应用效果，以提高模型的准确性和鲁棒性。 一种基于最小类间距的半监督聚类算法，包括了详细的注释和测试数据集。

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  • 半监督算法与测试数据集_聚类、Matlab及半监督_
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    本研究探讨了在有限标注条件下利用半监督学习方法进行数据聚类的问题，并采用MATLAB作为实验工具。主要关注于优化测试数据集的应用效果，以提高模型的准确性和鲁棒性。 一种基于最小类间距的半监督聚类算法，包括了详细的注释和测试数据集。
     
  • 半监督SVM：数据科学作业与分类算法
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    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。
     
  • 半监督分类算法的源代码
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    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。
     
  • 异常检测：采用无监督、半监督及监督机器学习技术
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    本研究探讨了利用无监督、半监督和监督机器学习方法进行数据异常检测的技术与应用，旨在提高检测效率和准确性。 在网络入侵的异常检测研究中，数据集通常包含通过主成分分析（PCA）进行降维处理的数据点，并且在无监督学习环境中训练模型时不会使用具体的类别标签。这意呸着，在实际应用中，企业需要验证预测结果的有效性，因为没有明确的事实依据来支持这些结论。 然而，在这项研究中，我们采用了一些特定的方法如隔离林、基于聚类的局部离群因子（CBLOF）、主成分分析（PCA）和椭圆形信封模型进行无监督分类，并且使用了真实标签对预测结果进行了验证。结果显示，所提出的无监督方法能够有效识别出大量的阳性案例。 此外，在半监督学习框架下，我们构建了一个包含84%未标记数据点及16%已标注数据点的数据集。目标是利用这些有限的标注信息来训练模型，并用其对大量未标注样本进行预测分类。为此，采用了自我训练策略结合逻辑回归和随机森林算法来进行实验研究。
     
  • 半监督学习方法
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    简介：半监督学习方法是指利用大量未标记数据和少量标记数据进行训练的学习算法，旨在提升模型性能与减少标注成本。 Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，它结合了有标签数据和无标签数据来训练模型。这种方法在只有少量标记样本的情况下尤其有用，可以通过利用大量未标记的数据来提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，半监督学习能够在资源有限的情况下有效提升算法的学习效果。
     
  • 基于半监督的分类算法Matlab源程序
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    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。
     
  • 半监督算法MATLAB代码及应用_semi-supervised_algorithm_matlabRAR
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    本资源提供了一系列用于实现半监督学习算法的MATLAB代码，涵盖多种技术及其应用场景，并以RAR格式打包。适合研究与开发使用。 半监督分类算法提供了一些实例供学习使用。
     
  • 半监督学习中的图基算法
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    简介：本文介绍了在半监督学习领域中应用的一种创新算法——图基算法。该方法结合了少量标记数据和大量未标记数据的优势，通过构建有效的图形模型来提升学习性能，在多种应用场景下展现了优越的分类效果。 学习机器学习算法中的半监督学习算法会有所帮助。
     
  • 基于SAGA算法的PolSAR图像半监督分类
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    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。