半监督模糊聚类

近年来，基于主动数据选择的半监督聚类技术成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。该技术通过利用少量标签数据，显著提高了聚类精度。然而，现有的半监督聚类算法在处理大规模数据时仍面临挑战。

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。

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

机器学习领域的研究者和从业者，这份半监督学习教程将为你揭开这一技术的奥秘，带你领略如何利用有限的标记数据和大量的未标记数据提升模型性能。

我创建了一个函数来实现模糊核聚类算法，用于多模型控制建模。尽管建模没有成功，但该聚类算法运行良好。

这是一个包含fcm, gg, gk, 有效性度量PC, PE, XB的Matlab源码，同时还附带了详细的程序说明PDF文档。

无监督聚类的删除类标号技巧，挺适合做特征抽取前的预，尤其你想丢掉已有标签让模型自己去发现结构。用的是WEKA这套老牌工具，界面操作上手快。你只需要把有标签的数据丢进去，选好聚类算法，比如EM或SimpleKMeans，运行后就能把原来的类标忽略掉，得到一组纯聚类的结果，后面你拿它去做特征可视化也方便。页面讲得还挺详细，步骤截图也清楚，新手照着做问题不大。如果你手上数据标签不靠谱，或者你本来就想试试模型自己分群的效果，这方法还挺值得一用。

无标记数据的概念漂移问题，说白了就是你手上的数据在变，标签还没跟上。面对这种情况，传统模型就有点扛不住了。幸运的是，研究圈已经搞出不少还挺实用的办法，像是半监督学习、概念漂移检测这些，搭配得当，效果还挺不错。 K 模式聚类算法那块挺有意思，它不是一股脑儿乱分，而是用决策树叶节点来搞聚类中心，分类效率也不赖。碰到噪声？也有一套——直接比较新旧概念差异，噪声一眼识破，模型更稳当。 另外几个流行算法也挺值得看：SEA偏简单但恢复慢，加权组合分类器在准确性上还不错，但多变场景下就有点吃力。要想稳，还得看CDRDT和树袋变异这些进阶玩法，用了多棵随机决策树，模型切换得更灵活。 推荐几个资源，都是干货：比

这个函数详细介绍了图像处理中模糊C均值聚类的应用。