33、聚类中质心指数与半监督学习的峰值现象研究

最新推荐文章于 2025-11-13 13:11:11 发布
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分类专栏： 模式识别前沿探析 文章标签： 聚类分析 质心指数 半监督学习
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聚类中质心指数与半监督学习的峰值现象研究

1. 聚类方法与质心指数

1.1 不同聚类方法的质心指数计算

在聚类分析中，有多种方法可用于计算聚类结果的质心指数（CI）。常见的有原型相似度方法和划分相似度方法，这两种方法可能会提供不同的映射，但最终得到的 CI 值大多相同。

数据集 原型相似度处理时间 划分相似度处理时间 不同 CI 值出现比例
S1 15 ms 14 ms 5.8 %
S2 15 ms 14 ms 7.1 %
S3 15 ms 14 ms 5.2 %
S4 15 ms 14 ms 7.9 %
Birch2 120 ms 250 ms 30 %
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33、聚类分析与半监督学习中的特殊现象研究
linux的博客
09-24 19
本文探讨了聚类分析中不同模型与比较方法的特性，重点分析了原型相似性、划分相似性和基于概率密度函数的模型相似性在聚类结果评估中的应用与差异。通过实验验证了聚类指数（CI）在反映聚类结构错误分配方面的有效性。同时，研究了半监督学习中的峰值现象，即增加未标记数据可能导致分类器错误率先上升后下降的现象。结合理论分析（如学习曲线近似）、模拟研究和基准数据集验证，揭示了该现象在半监督场景下比监督学习更显著的原因，并讨论了其对模型性能的影响。最后提出了未来在聚类比较方法优化和半监督学习中有效利用未标记数据的研究方向。
69、机器学习中的无监督学习与神经网络技术
qsc9012345的博客
11-13 8
本文系统介绍了机器学习中的无监督学习与神经网络技术，涵盖聚类算法（如K-Means、DBSCAN、GMM）的原理、应用及聚类数量选择方法，深入探讨了标签传播、主动学习、异常检测与新奇检测的区别与应用场景。在神经网络部分，详细讲解了感知机、MLP结构、激活函数、反向传播机制以及深度网络训练中的权重初始化和Dropout等关键技术，并对比了SELU、ReLU等激活函数的优劣。同时介绍了TensorFlow的基本特性、与NumPy的差异及其自定义组件的实现方式。最后结合实际应用，提供了超参数调优、主动学习流程和行
52、印度手语动画生成与基于直方图的K-Means聚类初始质心选择
play7的博客
08-05 75
本博文探讨了两项技术：印度手语动画生成系统和基于直方图的K-Means聚类初始质心选择方法。印度手语动画生成系统支持多格式输入（文本、音频、视频），能够将输入内容转换为印度手语（ISL）动画，为听力障碍人群提供便利。系统在准确性和响应时间方面表现良好，并具有动画录制功能以提升用户体验。另一部分研究提出了一种基于直方图的K-Means聚类方法，通过分析图像R、G、B通道的直方图选择初始质心，提高了图像分割的效率，尤其在彩色图像处理中表现优越。这两项技术在各自领域都具有广泛的应用前景和研究价值。
机器学习速成第三集——无监督学习之聚类（理论部分）！
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08-13 1507
聚类是一种将大量未知标注的数据集按其内在相似性划分为多个类别（簇）的方法，使得同一簇内的数据对象尽可能相似，而不同簇之间的数据对象尽可能不相似. 这种方法通常通过计算数据点之间的距离或相似度来实现。无监督学习中的聚类部分是机器学习中不可或缺的一部分，它通过发现数据中的自然分组来揭示数据的内在结构和模式。不同的聚类算法有各自的优缺点和适用场景，选择合适的聚类算法需要根据具体问题的需求和数据的特点来决定。
69、机器学习无监督学习技术与神经网络知识解析
bush的博客
11-13 9
本文系统解析了机器学习中的无监督学习技术与人工神经网络基础知识。内容涵盖聚类算法（如K-Means、DBSCAN）、标签传播、异常检测与新奇检测、高斯混合模型（GMM）等无监督方法，深入探讨了多层感知机（MLP）结构、激活函数选择、反向传播机制、权重与偏置初始化策略以及SELU与ReLU的对比。同时介绍了TensorFlow的核心特性、与NumPy的区别、数据类型及自定义损失函数与指标的方法，并梳理了各类技术间的流程与关系，结合实际应用案例与实践建议，全面呈现了从理论到实践的完整知识体系。
机器学习的主要类型：监督学习与无监督学习
m0_74042340的博客
03-26 1812
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无监督学习
Cwfhs1234567890的博客
08-22 4004
聚类分析：使用欧氏距离或曼哈顿距离来衡量数据点之间的相似性，从而将相似的数据点分配到同一簇中。推荐系统：余弦相似度常用于计算用户或物品之间的相似性，以提供个性化推荐。文本分析：在自然语言处理任务中，余弦相似度常用于比较文本的相似性。编码和通信：汉明距离用于检测和纠正错误编码。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，特别适用于发现任意形状的簇，并且能够自动识别噪声数据点。
9、数据流上的聚类：理论与实践
7h6j5k4l3的博客
06-12 93
本文探讨了在高速、连续到达的数据流环境中进行聚类分析的技术与方法。重点介绍了StreamKM++、DenStream和CLIQUE三种经典的数据流聚类算法及其特点，并对它们的优劣势进行了实验比较。同时，文章还讨论了如何优化聚类质量以及应用案例，包括网络流量监测和用户行为分析等实际场景，展示了数据流聚类在现实应用中的巨大价值。
51、深度学习在眼科与心电图分析中的应用
q9r0s的博客
08-02 78
本博客探讨了深度学习技术在眼科图像分析和心电图（ECG）信号处理中的应用。在眼科领域，比较了多种卷积神经网络模型，其中ResNet152在眼底图像数据集上表现出色，测试准确率达到87%。在心电图分类方面，提出了一种基于高斯参数字典的新方法，在心室搏动分类上取得了显著的改进，提升了诊断的准确性和效率。文章还讨论了未来发展方向，包括模型优化、多模态数据融合和知识驱动方法的应用，以推动深度学习在医疗领域的进一步发展。
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本文详细介绍了在小程序中使用live-player组件实现直播流播放的各种操作技巧，包括全屏切换、播放暂停、静音外放等功能。作者首先明确了live-player组件的基本属性和方法，然后通过UI图和代码演示展示了如何自定义操作栏，实现播放控制。文章还提供了完整的HTML、Script和CSS代码示例，帮助开发者快速掌握live-player组件的使用。最后，作者总结了实现过程中的关键点，并鼓励读者点赞、收藏加关注。
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半监督学习与K-均值聚类：一种新算法研究
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