基于主动数据选择的半监督聚类算法研究

半监督聚类技术近年来在数据挖掘和机器学习领域备受关注，尤其是在利用少量标签数据获得高精度聚类方面。然而，现有算法在处理极少标签和多密度不平衡数据集时的表现有限。基于主动学习技术改进了聚类算法，通过最小生成树聚类结合主动学习思想，选取信息丰富的数据点作为标签，并采用类KNN方法传播类标签。实验结果表明，新算法在UCI标准数据集和模拟数据集上展现出更高的聚类精度和稳定性。

Matlab 代码实现了论文《用于半监督特征选择的简单策略》中提出的方法，该论文发表于《机器学习杂志》。 代码功能： semiIAMB.m：实现了 Semi-IAMB 算法，应用于 Markov Blanket 发现 IAMB (IAMB.m) 的切换过程，用于半监督场景中的假设检验。 semiMIM.m 和 semiJMI.m：实现了 Semi-MIM 和 Semi-JMI 算法，分别应用于特征选择方法 MIM (MIM.m) 和 JMI (JMI.m) 的切换过程，用于在半监督场景中对特征进行排名。 Tutorial_SemiSupervised_FS.m：教程，介绍如何在半监督学习环境

探讨了利用半监督学习方法进行遥感图像分类的研究，重点在于优化分类结果的准确性和效率。研究表明，通过引入半监督学习策略，可以显著提升遥感图像分类的性能，适用于各种实际应用场景。

基于密度的聚类算法不少，像你平时用的 DBSCAN 啦，密度峰值聚类 啦，都挺经典的。但说实话，这篇《基于拓扑聚类的密度聚类算法研究》把它们背后的概念整合得还挺清楚的。拓扑结构的思路其实蛮有意思，把簇看作一种“连通”的结构，挺像用图做聚类时的感觉。对老 DBSCAN 用户来说，能换个视角重新理解密度连通，嗯，挺值的。文章里还提了个新算法，用拓扑改进密度聚类，理论上说效果比传统 DBSCAN 更稳，对一些边界模糊的簇聚得还不错。代码细节没展开说太多，但思路清晰，有兴趣的你可以顺手看看配套的源码资源，像这个 密度峰值聚类算法源码 或 Python GUI 版，都还蛮实用的。如果你之前用密度类聚类感

主要了基于网格密度的聚类算法，了传统聚类算法在数据时的速度慢和边界模糊问题。其实，随着数据量的不断增加，能快速有效地对数据进行划分变得重要。这种算法通过网格的方式提高了数据效率，适合在数据量大、维度高的场景下使用。你可以用它来优化数据速度，避免传统聚类方法的瓶颈。推荐学习下相关的密度聚类算法，比如DBSCAN、密度峰值聚类等，掌握了这些可以帮你更好地复杂数据集哦！

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。

这篇论文探讨了一种针对高维数据的特征选择算法，该算法利用快速聚类技术提高效率，为数据挖掘领域的学者和实践者提供了有价值的参考。

利用LASSO进行特征选择，并采用半监督方法训练K-最近邻、支持向量机、随机森林和神经网络之一。

聚类算法的总结类资源其实不少，但《聚类算法研究_孙吉贵.pdf》这篇文章还挺有参考价值的。里面把近年来比较火的聚类方法都梳理了一遍，像K-Means、DBSCAN、谱聚类这些常用的算法，都有详细。关键是，它不仅讲原理，还搭配实验，讲清楚了算法在不同数据集下的表现。对比做得蛮细，准确率、效率都有考虑。 从算法思想讲起，再到关键技术，讲优缺点，说实话，讲得挺透。你要是正好在搞数据挖掘或者图像聚类，拿这篇文章做入门或者查漏补缺都挺合适。尤其是对比那块，看完你基本就知道哪个算法适合自己的场景了。 还有一点蛮好的，作者选的实验数据都来自UCI那类公开库，比较有代表性。你可以用同样的数据复现实验，方便。对