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在线无监督随机森林：开源_UNSUPV_RD_FORST_修订版将此部分去掉，因为可能不符合中文标题的习惯。所以优化如下： 重写后的标题：在线无监督随机森林——开源

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简介：
简介：本项目提供了一种高效的在线无监督随机森林算法，并将其开源，便于研究者和开发者进行进一步的研究与应用开发。 该工具利用随机森林与PAM算法对观察数据进行聚类，并计算不同观察之间的差异。它支持针对新观测值的在线预测（无需重新训练），并且能够处理同时包含连续变量（如CPU负载）和分类变量（如虚拟机实例类型）的数据集。具体而言，我们采用随机森林算法的一种无监督形式来衡量相似度，并将其作为聚类过程的一部分使用。为了提高效率并适应自主云环境的动态需求，我们的方法包括两个步骤：离线进行聚类分析以及在线执行预测任务。RF + PAM可以实现以下功能：对观察数据进行分类（即无监督学习）、计算任意两个或多个观察之间的差异等。

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  • 在线无监督随机森林：开源_UNSUPV_RD_FORST_修订版将此部分去掉，因为可能不符合中文标题的习惯。所以优化如下： 重写后的标题：在线无监督随机森林——开源
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    简介：本项目提供了一种高效的在线无监督随机森林算法，并将其开源，便于研究者和开发者进行进一步的研究与应用开发。 该工具利用随机森林与PAM算法对观察数据进行聚类，并计算不同观察之间的差异。它支持针对新观测值的在线预测（无需重新训练），并且能够处理同时包含连续变量（如CPU负载）和分类变量（如虚拟机实例类型）的数据集。具体而言，我们采用随机森林算法的一种无监督形式来衡量相似度，并将其作为聚类过程的一部分使用。为了提高效率并适应自主云环境的动态需求，我们的方法包括两个步骤：离线进行聚类分析以及在线执行预测任务。RF + PAM可以实现以下功能：对观察数据进行分类（即无监督学习）、计算任意两个或多个观察之间的差异等。
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