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搜索资源列表

  1. k均值 半监督 多关系数据 聚类

  2. 本PPT是根据《一种半监督K均值多关系数据聚类算法》这篇论文的内容制作而成。主要涉及到半监督，多关系数据。希望对大家的研究有所帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-02
    • 文件大小：433152
    • 提供者：iamonly1

  1. 基于质心的半监督文本分类算法

  2. 文本分类算法的基础描述，基于质心的半监督文本分类算法的具体描述，

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-12-21
    • 文件大小：781312
    • 提供者：fanxx1111

  1. 基于半监督学习的启发式值约简

  2. 提出一种基于半监督学习的粗糙集知识约简算法(SLRS). SLRS 基于对信息论基本概念的引申定义, 描述了 各条件属性的重要程度以及相互之间的依赖关系. 对于数据库中某些记录属性域存在的缺失值, 基于半监督学习进 行启发式属性值约简, 进而求取粗糙集约简决策表, 即使在现有知识不足或信息不完备的情况下, 也能通过半监督学 习构造新的规则补充到知识库中. 样例分析及在UCI 数据集上的实验结果均表明了所提出算法的合理性和有效性.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-30
    • 文件大小：457728
    • 提供者：wq_0612

  1. 一种半监督的多标签Boosting分类算法-.doc

  2. 一种半监督的多标签Boosting分类算法-，适合半监督adaboost的资源，科研资源

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-10-17
    • 文件大小：229376
    • 提供者：zhuifengzf

  1. 半监督学习的Co_training算法研究.pdf

  2. 内容只有几页 但是关于半监督学习和CO-training算法做了比较简单易懂的解释

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-06
    • 文件大小：159744
    • 提供者：wyxhjava

  1. 半监督分类算法源程序

  2. 半监督matlab代码--经过调试--可用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-21
    • 文件大小：93184
    • 提供者：verycourage

  1. 基于图的半监督学习算法

  2. 对于学习机器学习算法中的半监督学习算法有一定的帮助。

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2015-12-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：jjjxcz

  1. 半监督学习

  2. 详细地表述了半监督学习的适用范围，以及算法和注意事项。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-01-27
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：lxc_coming

  1. Weka[5] 半监督算法

  2. Weka[5] 半监督算法

  3. 所属分类：其它

  1. 改进的半监督算法 ITri-Training

  2. 该代码在matlab2013a环境下实现。在经典的Tri-Training算法上做了改进，三个基分类器采用BP神经网络，附有文档说明。另外，我提供了图像数据集，是对VOC2007中的person对象做了处理，分别提取颜色矩特征（9个属性），灰度共生矩阵特征（17个属性），共9786个样本，两类标签，按照不同比例分为无标记样本和有标记样本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-10-27
    • 文件大小：49283072
    • 提供者：dovejay

  1. 数据库学术论文 基于自训练EM算法的半监督文本分类

  2. 数据库学术论文，基于自训练EM算法的半监督文本分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-03
    • 文件大小：474112
    • 提供者：hellojackson

  1. 半监督典型相关分析算法

  2. 半监督学习是近年来机器学习领域的一个研究热点,已经出现了很多半监督学习算法.其中有代表性的方法有:半监督EM 算法协同训练(co-training)算法等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-29
    • 文件大小：557056
    • 提供者：conniewp

  1. 半监督分类算法源程序-matlab代码

  2. matlab代码程序，训练集 测试集代码，优化半监督svm 朴素贝叶斯 等等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-12
    • 文件大小：97280
    • 提供者：qq_34292097

  1. 基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别.pdf

  2. 基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 1-CSTPCD 北大核心-基于半监督谱聚类集成的售后客户细分.pdf

  2. 根据汽车售后服务客户细分的目的，以及保修期内客户对车辆的保养情况，构建了RFMD客户细分指标模 型。针对聚类集成算法能充分挖掘数据集的内在结构，以及半监督学习思想利用先验知识指导聚类的优势，将半监 督谱聚类集成（SSSCE）算法应用于售后服务客户细分。与谱聚类（SC）算法和谱聚类集成（SCE）算法相比，SSSCE 算法的客户细分结果较优。对用SSSCE算法细分得到的客户群进行特征分析，并给出相应的保养指导策略。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：nczfkb

  1. 标签带噪声数据的重加权半监督分类方法

  2. 标签带噪声数据的重加权半监督分类方法，杨旻，陈倩，对于仅有部分数据带标签且标签含有噪声的二分类问题，本文提出了一类基于重要性重加权的半监督分类算法，借助贝叶斯公式和无约束

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：526336
    • 提供者：weixin_38707192

  1. 一种面向不平衡数据的半监督特征选择算法

  2. 针对不平衡数据中特征维数高、标记样本缺乏问题,提出一种基于遗传算法和BiasedSVM的不平衡数据半监督特征选择算法。该方法首先利用初始的标记样本集训练处理不平衡数据的Biased-SVM模型,然后用训练好的Biased-SVM模型为未标记样本加上标签,再把新标记样本加入到初始标记样本集中,得到新标记样本集,最后采用基于遗传算法的不平衡数据特征选择方法选出最优的特征子集。实验结果表明,所提方法在不同的标记样本率下均具有较高的平均特征子集缩减率和平均小类识别率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：297984
    • 提供者：weixin_38666300

  1. 半监督分类法在变压器故障诊断中的应用

  2. 目前国际上对变压器的故障诊断主要是通过检测变压器油中气体的成分来进行的。针对目前大部分故障诊断算法都存在数据量大、计算复杂、准确率低等问题,提出了利用半监督分类方法来诊断变压器故障。通过建立简单的变压器模型,推导算法公式,最后进行数据验证。通过实际的模拟实验发现,该方法能有效地减少计算数据的处理和计算过程,计算结果的准确率也比较高,为今后同类型的变压器故障研究提供了新的思路。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-12
    • 文件大小：414720
    • 提供者：weixin_38528459

  1. 基于改进协同训练的半监督PolSAR图像分类

  2. 为了获得极化合成Kong径雷达（PolSAR）图像的良好分类性能，需要许多标记的样本进行训练。 然而，在实践中获得标记的样品是困难，昂贵和费时的。 另一方面，未标记的样品比标记的样品便宜得多，数量也很多。 为了解决这个问题，提出了半监督学习技术。 本文提出了一种基于改进的协同训练过程的半监督算法，用于PolSAR图像分类。 首先，我们提出了一种间接分析策略，以分析两种不同观点的共同训练的充分性和独立性。 然后，提出了一种采用新的样本选择策略的改进的协同训练过程，该方法可以有效地利用未标记的样本来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38631729

  1. 基于半监督高斯混合模型核的支持向量机分类算法

  2. 提出了一种基于高斯混合模型核的半监督支持向量机(SVM)分类算法.通过构造高斯混合模型核SVM分类器提供未标示样本信息,使得SVM算法在学习标示样本信息的同时,能够兼顾整个训练样本集合的聚类假设.实验部分将该算法同传统SVM算法、直推式支持向量机(TSVM)以及随机游走(RW)半监督算法进行分类性能比较,结果证明该算法在拥有较少标示样本训练的情况下分类性能也有所提高且具有较高的鲁棒性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：807936
    • 提供者：weixin_38697123
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