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无监督学习的应用与方法

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简介：
无监督学习是指机器在没有明确指导的情况下从大量未标记数据中自主发现模式和结构。本课程涵盖无监督学习的各种应用及其核心算法，包括聚类、降维以及自编码器等技术，并探讨其在大数据分析中的作用。 无监督学习是机器学习中的一个重要分支，在诸如机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析以及数据科学等领域具有重要的地位。本书详细介绍了作者在无监督学习领域的研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法和谱图聚类算法；最后还探讨了这些方法在基因选择与疾病诊断中的应用。

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  • 无监督学习的应用与方法
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    无监督学习是指机器在没有明确指导的情况下从大量未标记数据中自主发现模式和结构。本课程涵盖无监督学习的各种应用及其核心算法，包括聚类、降维以及自编码器等技术，并探讨其在大数据分析中的作用。 无监督学习是机器学习中的一个重要分支，在诸如机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析以及数据科学等领域具有重要的地位。本书详细介绍了作者在无监督学习领域的研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法和谱图聚类算法；最后还探讨了这些方法在基因选择与疾病诊断中的应用。
     
  • 监督学习、无监督学习及强化学习
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    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。
     
  • 机器学习概览——涵盖监督学习与无监督学习
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    本课程提供全面的机器学习入门指导，重点介绍监督学习和无监督学习的核心概念、算法及应用案例。适合初学者系统掌握基础知识。 对于想要入门机器学习的学习者来说，这份资源非常值得一看。作者倾心整理了大量资料，内容涵盖了机器学习的历史发展、各类分支以及传统算法和无监督学习、监督学习及强化学习的相关定义等等。
     
  • 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。
     
  • 无监督学习实战入门 使用Python进行无监督学习实践
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    本书为初学者提供了使用Python进行无监督学习的实用指南，通过丰富的实例讲解了如何应用聚类、降维等技术解决实际问题。 Hands-On Unsupervised Learning Using Python is a guide on how to build applied machine learning solutions from unlabeled data, authored by Ankur A. Patel.
     
  • 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。
     
  • 无监督学习在图神经网络中的应用
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    无监督学习在图神经网络中探索了无需标注数据的学习方法，通过节点表示、聚类及异常检测等技术，挖掘复杂关系模式和结构特征。 我们世界上的许多方面都可以通过由相互作用的部分组成的系统来理解，从物理学中的多对象系统到复杂的社会动力学现象。使模型能够了解这种组合结构对于泛化能力的提升以及数据高效学习至关重要。因此，出现了一类称为图神经网络（GNNs）的模型。
     
  • Voxelmorph：无监督学习在图像注册中的应用
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    简介：Voxelmorph是一种利用无监督学习方法进行医学图像配准的技术，通过深度学习自动完成图像对齐任务，无需依赖大量标注数据，为医疗影像分析提供高效解决方案。 VoxelMorph是一个用于基于学习的图像对齐配准工具的通用库，尤其适用于变形建模。 使用说明： 要开始使用VoxelMorph，请先克隆其存储库并安装setup.py中列出的所有依赖项，或者直接通过pip命令进行安装。 ``` pip install voxelmorph ``` 训练模型： 如果您打算根据自己的数据集和格式定制一些代码，则需要在voxelmorphgenerators.py文件内完成这些自定义操作。但是，在您拥有以npz（numpy）格式存储的训练数据目录的情况下，大多数示例脚本可以无需修改直接运行。
     
  • 赫布学习：无监督学习的MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB语言实现了赫布学习算法在无监督学习中的应用，通过模拟神经网络的学习过程，展示了赫布规则如何增强相关输入模式之间的连接强度。 标题中的“赫布学习”指的是赫布理论（Hebbian Learning），这是早期神经网络领域的一项重要规则，由Donald Hebb在1949年提出。该理论基于一个核心原则：“一起激发的神经元会一起连接”。简单来说，如果两个神经元经常同时活跃，它们之间的联系将会增强。这一原理在机器学习中被用于模型权重初始化或简单的自组织网络设计，例如自适应共振理论（ART）和某些形式的受限玻尔兹曼机（RBM）。 “无监督学习的简单例子”意指我们将探讨一种不需要预先标记数据的学习方法。无监督学习是发现数据内在结构、进行聚类分析或降维处理的重要手段。在这种情况下，我们可能会构建一个模型来通过分析数据中的相似性和相关性识别模式。 标签“matlab”表示将使用MATLAB编程环境实现上述无监督学习的示例。作为一款广泛应用于数值计算和矩阵运算等领域的高级语言，MATLAB配备了丰富的工具箱支持机器学习与深度学习功能，使赫布学习算法的实施变得相对简单。 在文件名perceptron_test_hebb.m.zip中，“perceptron”指的是感知器模型——一种用于解决二分类问题的基本有监督学习算法。而“test”则提示这是一个测试脚本，可能用来验证赫布规则在感知器框架中的应用效果。.m扩展表示这是一款MATLAB脚本段落件。 结合这些信息，我们预计该MATLAB代码将实现一个融合了赫布学习机制的感知器模型，在无监督环境下通过自适应调整权重来从输入数据中获取知识——即便没有明确的数据标签。具体实现步骤可能包括： 1. **数据预处理**：加载并标准化数据集以确保所有特征在统一尺度上。 2. **初始化权重**：按照赫布理论，初始权值可以随机设定或者依据与特定输入的相关性进行调整。 3. **训练过程**：每次迭代时，根据当前激活状态更新连接的强度。如果两个神经元同时活跃，则相应地增加它们之间的联系强度。 4. **性能评估**：尽管是无监督学习任务，仍可通过某种度量（如距离或相似程度）来衡量模型的表现情况——这不同于传统的误差函数应用方式。 5. **聚类与分类**：经过多次迭代后形成的权重结构可用于将新数据点归入不同的群体或者类别中去。 6. **结果可视化**：最后，可能通过二维或三维图表展示聚类分析的结果，帮助理解模型所学习到的模式。 请注意，在无监督环境下的赫布学习应用与传统的有监督感知器算法有所不同。前者不依赖于错误反向传播机制来更新权重，而是依靠数据共激活模式来进行调整。通过运行并解析`perceptron_test_hebb.m`脚本段落件，我们能够更深入地了解这种特定实现方式如何在MATLAB环境下运作和学习无监督任务中的赫布规则。