11、重新思考协作聚类

最新推荐文章于 2025-10-09 16:41:56 发布
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分类专栏： 多视角数据分析新前沿 文章标签： 协作聚类 多视图聚类 无监督集成学习
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重新思考协作聚类

1. 协作聚类的现状

在深入探讨协作聚类的不同变体之前，先来看一下文献中通常被归为协作聚类范畴的方法全貌。以下是这些方法的分类，详细列出了每个子类别方法的其他名称、特征和输入。

方法家族 特征 输入
多视图聚类 相同对象在不同特征下的自然视图 仅数据
水平协作 相同对象，不同特征 数据、局部划分、局部算法
多算法协作 相同对象，相同特征，不同算法 数据、局部划分、局部算法
垂直协作 不同对象，相同特征 数据、局部划分、局部算法
划分协作 相同对象，不同特征 数据局部划分
集成学习 相同对象，相同特征，不同算法 仅局部划分，无数据，无算法
2. 协作聚类概念的演变

协

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14、重新思考协作聚类
gpt4scribbler的博客
10-10 13
本文重新思考了协作聚类的理论基础，探讨了局部聚类算法的不稳定性及其对多视图方法的影响。重点分析了多视图距离的选择、风险最小化中最小化器的唯一性问题，以及协作过程对稳定性的潜在影响。文章还讨论了算法分解策略、共识分区的适用性，并将协作聚类与多视图聚类及无监督集成学习进行对比，提出了若干开放性问题和未来研究方向，旨在为协作聚类的理论发展提供基础框架。
12、重新思考协作聚类
gpt4scribbler的博客
10-08 11
本文重新思考了协作聚类的理论基础，系统定义了多视图聚类、协作聚类和无监督集成学习等核心概念，并通过形式化定义和命题揭示了它们之间的内在联系。文章指出多视图聚类可归结为常规聚类的一种特殊形式，而协作聚类算法因其输入包含局部算法与分区信息，更具通用性。进一步地，本文扩展了聚类稳定性的概念至协作聚类框架，并引入新颖性和一致性作为评估协作聚类性能的重要性质，为理解和优化多视图与协作聚类算法提供了理论依据和实践指导。
13、重新思考协作聚类：稳定性、新颖性与一致性分析
gpt4scribbler的博客
10-09 12
本文系统地探讨了协作聚类的理论基础与实际应用，重点分析了其在稳定性、新颖性和一致性方面的性质。文章首先介绍了从常规聚类到多视图协作聚类的演变，定义了规范多视图聚类距离，并提出了多视图稳定性的判断条件。随后深入讨论了协作聚类的新颖性与一致性概念及其相互关系，指出它们是协作聚类特有的核心属性。进一步地，文章推导了协作聚类算法的稳定性上界，并提出收缩协作算法在Lipschitz连续条件下的稳定性保障。最后，综合分析了实际应用中的挑战，包括数据复杂性、算法选择与评估指标局限性，并展望了未来研究方向，如开发基于深度学
10、多视图数据聚类技术研究与协作聚类思考
gpt4scribbler的博客
10-06 12
本文探讨了多视图数据聚类技术的研究现状与发展方向，分析了其在信息搜索、地面观测、系统管理和状态预测等领域的应用。文章介绍了多视图聚类的技术流程与优势挑战，重点阐述了协作聚类的定义、特性及其与多视图聚类和无监督集成学习的关系，并通过医疗和金融领域的实际案例展示了协作聚类的应用价值。最后，展望了该技术在算法优化、跨领域融合、并行计算和理论研究方面的未来趋势，强调其在复杂数据分析中的重要作用。
聚类理论学习
Need not to know
01-31 1002
聚类理论的初步学习
聚类(Clustering)
枸杞仙人的博客
01-26 1006
13.1 无监督学习：简介 参考视频: 13 - 1 - Unsupervised Learning_ Introduction (3 min).mkv 在这个视频中，我将开始介绍聚类算法。这将是一个激动人心的时刻，因为这是我们学习的第一个非监督学习算法。我们将要让计算机学习无标签数据，而不是此前的标签数据。 那么，什么是非监督学习呢？在课程的一开始，我曾简单的介绍过非监督学习，然而，我们还是有必要将其与监督学习做一下比较。 在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和
人脸聚类算法实战：如何从海量照片中自动分类？
AI 原生应用开发的博客
07-06 1284
想象一下，你的手机相册里存了10000张照片，其中有家人、朋友、同事的各种合影和单人照。现在你想快速找到所有包含"妈妈"的照片，该怎么办？让计算机自动识别照片中的人脸，并将同一个人的所有照片归类到一起。用通俗语言解释人脸聚类的基本原理，不需要你有深厚的数学或AI背景详细拆解人脸聚类的完整流程，从"照片输入"到"分类完成"的每个关键步骤提供可直接运行的Python实战代码，让你能亲手实现一个简单的人脸聚类系统探讨实际应用中的挑战和解决方案，帮助你应对真实场景中的复杂情况背景介绍。
52、受限聚类：现状与新趋势
rice5的博客
09-21 23
本文综述了受限聚类的研究现状与新趋势。传统聚类方法因缺乏监督易产生不符合专家直觉的结果，受限聚类通过引入用户约束（如必须链接、不能链接、簇级约束等）将领域知识融入聚类过程，提升结果的可解释性与实用性。文章介绍了三类主要方法：扩展经典聚类算法以满足约束、采用声明式建模范式灵活表达复杂需求，以及结合多个算法优势的协作式方法。此外，新兴趋势如交互式/增量式聚类和基于用户偏好的方法，强调专家在环中的持续反馈与个性化偏好融合，推动聚类从自动化向智能化演进。
聚类（Clustering）
weixin_45242264的博客
07-25 1008
一、无监督学习 1.1 无监督学习介绍 监督学习：有一个有标签的训练集，目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界要据此拟合一个假设函数。 非监督学习：数据没有附带任何标签。在非监督学习中，需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，让算法帮助寻找数据的内在结构 如图可以分为两个分开的点集（簇），一个能够找出这些点集的算法，称为聚类算法 1.2 聚类算法的作用 1.市场分割：数据库中存储了许多客户信息，希望将他们分成不同的客户群，对不同类型的客户分别销售产品，提供更适合的服务。 2.社交网络分析：关注
Robotstudio传送链动态跟踪技术[代码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了ABB公司推出的Robotstudio离线编程与仿真软件在传送链动态跟踪技术中的应用。文章围绕机器人对传送带上动态工件的精准识别与加工，系统讲解了动态目标识别、路径规划、同步控制与安全策略等核心技术。通过Solution2配置文件和实操视频，帮助用户掌握从仿真设计到实际部署的完整流程。内容涵盖Robotstudio基础功能、工作单元构建、动态目标识别技术实现、机器人路径规划与轨迹控制、安全策略配置与碰撞检测，以及Solution2项目文件结构与工程交付流程。适用于工业自动化与机器人开发领域的工程师和技术人员，为其提供了一套完整的传送链跟踪技术解决方案。
Redis安全漏洞全解析[项目源码]
11-24
本文详细解析了Redis未授权访问漏洞的成因、影响版本及防御措施，包括主从复制原理分析与本地靶场实战。文章首先介绍了Redis的基本概念和特点，随后深入探讨了未授权访问漏洞的成因、影响版本及防御措施。接着，详细讲解了在CentOS 7上部署Redis的步骤，包括安装准备、下载安装、服务管理和防火墙配置。文章还提供了Redis未授权访问漏洞的验证方法和演示，包括定时任务、SSH公钥写入和Web目录shell写入等利用方式。此外，还介绍了Redis主从复制机制、持久化与主从复制的关系，以及单机模拟Redis主从复制的步骤。最后，文章通过Vulfocus靶场实战演练，展示了Redis Lua沙盒绕过命令执行(CVE-2022-0543)和Redis未授权访问漏洞的利用方法。
分布式微服务企业级系统设计与实现(源码+论文)
11-24
分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计，提供整套公共微服务模块，包括集中权限管理（支持单点登录）、内容管理、支付中心、用户管理（支持第三方登录）、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪，确保高可用性和可扩展性，适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言，结合Spring框架实现依赖注入和事务管理，SpringMVC处理Web请求，MyBatis进行数据持久化操作，Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构，设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式，以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛，可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域，帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文，适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考，提供实践案例和技术文档，助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络，遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文，包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
STM32H743 IAP UART升级[项目源码]
11-24
本文详细介绍了基于STM32H743ZIT6微控制器的IAP（在应用编程）实现方法，通过UART接口进行固件在线升级。内容涵盖STM32H7系列内存架构解析（包括ITCM、DTCM、AXI SRAM等区域特性与地址分配）、Flash擦写操作流程（解锁-擦除-写入-上锁）、Bootloader与APP程序的设计与配置（包括MPU、RCC、串口等模块初始化），以及完整的代码实现与操作步骤。重点分析了如何通过串口接收二进制文件并写入指定Flash区域，实现安全可靠的固件更新机制，适用于工业现场设备远程升级场景。
FPGA滑动平均滤波器[可运行源码]
11-24
本文详细介绍了FPGA数字信号处理中的滑动平均滤波器及其在ASK解调系统中的应用。文章首先解释了ASK解调系统中判决门限的选择问题，指出2ASK和4ASK信号需要获取直流分量作为判决门限。随后，重点阐述了滑动平均滤波器的原理，包括其频率响应与CIC滤波器的一致性，并提供了256点滑动平均滤波器的FPGA实现代码。代码展示了如何使用寄存器移位存储数据并计算均值，同时讨论了综合器优化代码的作用。最后，文章通过仿真结果验证了滑动平均滤波器在2ASK和4ASK解调中的有效性，并指出了初始阶段数据不足可能带来的误差问题。
单纯形法MATLAB实现[项目源码]
11-24
本文详细介绍了单纯形法在MATLAB中的实现过程，包括约束矩阵A、矩阵B和系数矩阵C的输入，以及通过松弛变量矩阵的拼接和主元消去等步骤进行最优解的计算。文章还提供了完整的MATLAB代码示例，展示了如何通过迭代变换逐步逼近最优解，并最终输出最优解和最优值。代码中包含了详细的注释和输出格式规范，便于读者理解和应用。
2024年Python必备库[代码]
11-24
本文介绍了2024年Python开发者必备的20个重要库，涵盖了图形处理、数据库操作、网络开发、数学计算、数据可视化、游戏开发等多个领域。其中详细列举了Pillow、SQLAlchemy、BeautifulSoup、Twisted、NumPy、SciPy、matplotlib、Pygame、Pyglet、pyQT、pyGtk、Scapy、pywin32等库的特点和用途。此外，文章还提供了Python学习路线、开发工具、视频教程、实战案例、练习题和面试资料等资源，帮助开发者系统学习Python并提升技能。
Lua中math.random用法详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中math.random函数的用法，包括基础用法如生成随机浮点数和指定范围的随机整数，关键细节如初始化随机种子和Lua版本差异，常见问题与解决方案如随机数不够随机和性能问题，实战示例如模拟掷骰子、洗牌算法和生成随机坐标，以及高级用法如高精度随机数和正态分布随机数。文章还提供了注意事项，帮助开发者合理使用math.random函数，满足从简单游戏到复杂模拟的各种随机需求。
ECharts词云图教学[项目源码]
11-24
本文详细介绍了如何使用ECharts的WordCloud插件创建词云图。词云图通过关键词的大小和颜色展示文本数据的词频或权重，具有直观和形象的特点。文章从准备工作开始，讲解了如何引入ECharts核心库和词云插件，并提供了基本配置的示例代码。进阶部分包括旋转角度、字体样式和布局密度的调整，以及多样化的示例展示，如基础圆形词云、自定义字体和旋转角度的词云，以及矩形布局的单色词云。最后，文章总结了词云图的适用场景和实用建议，帮助读者灵活掌握词云图的配置技巧。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
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