半监督学习中的半监督聚类算法详解(八)
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半监督学习⼀、半监督学习1-1、什么是半监督学习让学习器不依赖外界交互、⾃动地利⽤未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习（semi-supervised learning）。
要利⽤未标记样本，必然要做⼀些将未标记样本所揭⽰的数据分布信息与类别标记相联系的假设。
假设的本质是“相似的样本拥有相似的输出”。
半监督学习可进⼀步划分为纯（pure）半监督学习和直推学习（transductive learning），前者假定训练数据中的未标记样本并⾮待测的数据，⽽后者则假定学习过程中所考虑的未标记样本恰是待预测数据，学习的⽬的就是在这些未标记样本上获得最优泛化性能。
1-2、⽆标记样本的意义图⽚来源：左图表⽰根据现有的数据，我们得到的分类边界如左图中蓝线所⽰。
但是当我们有了⽆标签数据的分布信息后，两个类的分类超平⾯就变得⽐较明确了。
因此，使⽤⽆标签数据有着提⾼分类边界的准确性，提⾼模型的稳健性。
1-3、伪标签（Pseudo-Labelling）学习来源：伪标签学习也可以叫简单⾃训练（simple self-training）：⽤有标签数据训练⼀个分类器，然后⽤这个分类器对⽆标签数据进⾏分类，这样就会产⽣伪标签（pseudo label）或软标签（soft label），挑选你认为分类正确的⽆标签样本（此处应该有⼀个挑选准则），把选出来的⽆标签样本⽤来训练分类器。
上图反映的便是简单的伪标签学习的过程，具体描述如下：i)使⽤有标签数据训练模型；ii)使⽤训练的模型为⽆标签的数据预测标签，即获得⽆标签数据的伪标签；iii)使⽤(ii)获得的伪标签和标签数据集重新训练模型；最终的模型是(iii)训练得到，⽤于对测试数据的最终预测。
伪标签⽅法在实际的使⽤过程中，会在(iii)步中增加⼀个参数：采样⽐例（sample_rate），表⽰⽆标签数据中本⽤作伪标签样本的⽐率。
伪标签⽅法的更加详细介绍以及Python实现可以最后的参考⽂献。
主动学习在半监督聚类中的应用
主动学习在半监督聚类中的应用第一章：引言1.1 问题背景半监督学习是一种介于有监督学习与无监督学习之间的学习方法。
在实际应用中，由于标注数据的获取成本高昂，往往只能获得少量的有标签数据和大量的无标签数据。
在聚类问题中，半监督学习称为半监督聚类。
传统的聚类算法通常基于无监督学习，但在处理大规模数据时，无监督聚类算法存在着准确率低和聚类效果不稳定的问题。
为了提高聚类算法的准确性和可靠性，主动学习被引入到半监督聚类中，成为解决这一问题的有效方法。
1.2 主动学习的概念主动学习是一种主动选择样本并向模型提供标签的学习方法。
通过从未标记的样本中选择最具代表性的样本来解决分类或聚类问题，并将这些样本提交给专家进行标记，从而提高学习的准确性。
与传统的被动学习方法相比，主动学习具有更高的学习效率和更好的学习结果。
第二章：半监督聚类方法2.1 传统聚类方法传统的聚类方法通常只使用无标签数据，如K-means算法、谱聚类等。
这些方法缺乏对数据的准确标记，容易受到噪声和异常值的影响，导致聚类结果不稳定。
2.2 主动学习在半监督聚类中的应用为了解决传统聚类方法的局限性，研究者开始将主动学习引入到半监督聚类中。
主动学习可以让聚类算法主动选择最有价值的样本进行标记，从而提高聚类的准确性和稳定性。
第三章：主动学习在半监督聚类中的算法3.1 具有不确定度的主动学习算法不确定度是主动学习中一种常用的选择样本的度量指标。
主动学习算法会根据模型对样本的不确定度进行排序，选择不确定度较高的样本进行标记。
常见的不确定度度量指标包括熵、方差等。
3.2具有噪声过滤的主动学习算法在实际应用中，数据中常常包含噪声、异常值等干扰因素。
为了减少噪声对聚类结果的影响，主动学习算法可以与噪声过滤方法相结合。
这样可以在选择样本时，排除噪声样本，提高聚类效果的稳定性。
第四章：实验与结果为了验证主动学习在半监督聚类中的应用效果，我们使用了多个数据集进行实验，并与传统的聚类方法进行比较。
《基于半监督学习的吸引子传播聚类算法改进与应用》
《基于半监督学习的吸引子传播聚类算法改进与应用》一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术得到了广泛的应用。
聚类作为无监督学习的一种重要方法，在数据挖掘和模式识别等领域具有广泛的应用。
然而，传统的聚类算法在处理复杂数据时，往往难以得到理想的聚类结果。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于半监督学习的吸引子传播聚类算法的改进方法，并对其应用进行了研究。
二、相关背景与文献综述近年来，半监督学习在聚类任务中得到了广泛的应用。
吸引子传播聚类算法（APC）作为一种基于密度的聚类方法，在处理具有复杂结构的数据时表现出了较好的性能。
然而，传统的APC 算法在处理带有标签数据时，无法充分利用这些标签信息。
因此，本文旨在通过引入半监督学习的思想，对APC算法进行改进，以提高其聚类性能。
三、基于半监督学习的吸引子传播聚类算法改进针对传统APC算法的不足，本文提出了一种基于半监督学习的吸引子传播聚类算法改进方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 引入标签信息：在算法中引入带有标签的数据，通过标签信息对算法的初始化阶段进行优化。
2. 优化吸引子更新规则：在算法的迭代过程中，根据数据的分布情况和标签信息，调整吸引子的更新规则，使得算法能够更好地利用标签信息。
3. 融合局部和全局信息：在聚类过程中，结合局部密度和全局分布信息，提高算法对复杂数据的处理能力。
四、实验与分析为了验证改进算法的有效性，本文进行了多组实验。
实验数据包括人工合成数据和真实世界数据集。
实验结果表明，改进后的算法在处理带有标签的数据时，能够充分利用标签信息，提高聚类的准确性和稳定性。
同时，该算法在处理复杂数据时也表现出了较好的性能。
五、应用与案例分析基于半监督学习的吸引子传播聚类算法在多个领域具有广泛的应用。
本文以图像分割和社交网络分析为例，介绍该算法的应用和案例分析。
1. 图像分割：通过将图像数据作为输入，利用改进的APC算法对图像进行聚类，实现图像分割。
半监督学习算法的综述
半监督学习算法的综述半监督学习是一种介于有监督学习和无监督学习之间的学习方式，兼具有监督学习的准确性和无监督学习的灵活性。
相对于有监督学习需要大量标记数据和无监督学习需要复杂的聚类或分类算法，半监督学习可以在少量标记数据的情况下，同时结合无监督学习算法，使得模型拟合效果更好，适用范围更广。
现实应用中，标记数据不仅数量有限，而且经常会存在噪声和不准确性，此时半监督学习能够利用未标记数据和有标记数据的关系优化模型，在数据稀缺和复杂的情况下，半监督学习具有重要的应用价值。
下面对半监督学习的一些常见算法进行综述：1. 图半监督学习图半监督学习是半监督学习中较为常用的方法之一。
该方法将数据看作图中的节点，通过连接节点的边表示节点之间的关系，然后通过有标记数据作为种子节点，将图中所有节点分为已标记节点和未标记节点，并寻找未标记节点与已标记节点之间的关系，在此基础上通过传播算法将标签传递给未标记节点，最终得到整个图的标签。
2. 深度半监督学习在深度学习领域中，深度半监督学习是一种比较新兴的方法，该方法利用神经网络模型对未标记数据进行预测，同时利用有标记数据对模型进行微调，从而达到半监督学习的目的。
深度半监督学习可以应用在图像识别、文本分类等领域，是一个非常有效的学习方式。
3. 半监督聚类聚类是无监督学习领域中的常见算法，而半监督聚类则是将有标记数据和未标记数据进行组合，进行聚类得到的结果更加准确和鲁棒。
半监督聚类主要应用在图像分割、文本聚类等领域，能够有效利用未标记数据提升聚类的准确性和鲁棒性。
总的来说，半监督学习通过结合有监督和无监督学习的方法，能够提高模型的拟合效果和应用范围，具有重要的应用价值。
未来，半监督学习算法的研究将会越来越深入，在更多的领域得到广泛的应用。
基于神经网络的半监督聚类技术
基于神经网络的半监督聚类技术一、半监督聚类技术概述半监督聚类技术是一种结合了监督学习和无监督学习特点的机器学习技术。
它在聚类的过程中，利用少量的标注数据来指导整个聚类过程，从而提高聚类结果的准确性和可解释性。
与传统的无监督聚类方法相比，半监督聚类技术能够更好地处理那些具有一定先验知识的数据集。
1.1 半监督聚类的核心概念半监督聚类技术的核心在于利用少量的标注信息来辅助聚类过程。
这些标注信息可以是类别标签，也可以是样本间的相似性或差异性信息。
通过将这些先验知识整合到聚类算法中，可以使得聚类结果更加符合实际应用的需求。
1.2 半监督聚类的应用场景半监督聚类技术在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于图像分割、文本分类、社交网络分析等。
在这些应用场景中，半监督聚类技术能够有效地处理那些标签稀缺或成本高昂的数据集。
二、基于神经网络的半监督聚类方法神经网络作为一种强大的机器学习模型，在半监督聚类中也发挥着重要作用。
通过构建合适的神经网络结构，可以有效地学习数据的潜在特征，并在此基础上进行聚类。
2.1 神经网络在半监督聚类中的作用神经网络能够自动提取数据的高维特征，这些特征对于聚类分析来说是非常有价值的。
在半监督聚类中，神经网络通常被用来学习数据的低维表示，这些表示能够捕捉到数据的内在结构和模式。
2.2 基于神经网络的半监督聚类算法目前，已经有许多基于神经网络的半监督聚类算法被提出。
这些算法通常包括以下几个关键步骤：- 数据预处理：对原始数据进行清洗、标准化等预处理操作，以提高神经网络的训练效果。
- 特征学习：使用神经网络学习数据的低维特征表示。
- 聚类模型构建：基于学习到的特征表示，构建聚类模型，如K-means、谱聚类等。
- 标注信息融合：将标注信息整合到聚类过程中，以指导模型的训练和优化。
2.3 神经网络结构的设计在设计基于神经网络的半监督聚类算法时，需要考虑如何设计网络结构以适应聚类任务。
这包括选择合适的网络类型（如卷积神经网络、循环神经网络等）、确定网络的深度和宽度、以及设计损失函数等。
半监督学习
1.半监督学习的目的：在有标签样本较少时，如何利用无标签样本提升学习性
能
2.半监督学习分为哪两类，有什么区别
纯半监督学习，直推式半监督学习
3.半监督学习的三个假设
4.EM算法的思路
5.自训练算法的思想，对于没有标签的数据集的标注，是回归还是分类（ 软/硬
标签）
用分类
6.如何决定将无标签数据丢入训练集
选择熵较小的无标签数据集
7.半监督SVM的思想
为所有没标签的数据穷举所有可能的标签组合，选择其中能使超平面间隔最大化且分类错误最小的情形
8.中途如何交换
9.图半监督学习的基本思想
10.能量函数的定义，越大越好还是越小越好，以及计算下面两个图的能量函数
11.基于分歧的半监督学习中，分歧是指什么？
12.半监督聚类与聚类的区别
有对约束的判断
13.。
[精品]半监督AP聚类算法的并行计算
PSAP聚类算法
下面以一个包含40
个数据点的交叉形数据集 为例说明PSAP算法的运行过程，如图1 所示 。
PSAP聚类算法
其中的相似性约束为：ML={（14，23），（8，40 ），（10，35）}，CL={（8，14），（14，35）， （23，35）}。这里的数值均为数据点序号。图1 中 3 条连线为3 个must-linked，两个黑色的圆点是并 行聚类算法（PSAP）最终得出的类代表点；两个标 有+号的点是非并行聚类算法（SAP）得出的类代表 点。在当前约束下，正确的聚类结果应为左上角的 10 个数据点和右下的10 个数据点为一簇，而左下 角的10个数据点和右上角的10个数据点为一簇。
PSAP聚类算法
采用数据划分的PSAP 算法与未划分数据的SAP 算 法的约束信息应一致，由于约束信息是以数据点在 数据集中的序号表示的，因此PSAP算法必须将原来 的约束信息传递到数据子集上。PSAP 算法主要解 决待测数据集分开计算和最后的合并计算时约束信 息和数据点序号的转换问题。约束信息的转换发生 在数据集的分割、部分数据集的SAP聚类、聚类结 果的合并以及每个原始数据点最后确定类代表点的 各个时刻。约束信息的转换和数据点的序号转换是 同时进行的。
PSAP聚类算法
其基本思想是将待测数据集随机分成两部分，
然后分别在每部分中采用SAP 算法获取相应 的类代表点集合，最后将两个类代表点集合 合并成新的数据集再运行一次SAP算法。 假设待测数据集的规模为n，SAP 算法的时 间复杂度为O（n3），而PSAP算法由于数据 规模减半，因此所耗时间约为原计算时间的 1/8，从而降低了时间的消耗。
成对限制先验信息
用must-link和cannot-link来辅助聚类搜索，
半监督学习综述ppt文档资料课件
划分视图这一策略并非总能奏效，
15
Figure: Co-Training: Conditional independent assumption on feature split. With this assumption the high confident data points in x1 view, represented by circled labels, will be randomly scattered in x2 view. This is advantageous if they are to be used to teach the classifier in x2 view.
他们 又对该算法进行了扩展，使其能够使用多个不 同种类的分类器。
tri-training算法：不仅可以简便地处理标记置信度估 计问题以及对未见示例的预测问题，还可以利用集成 学习（ensemble learning）来提高泛化能力
这类问题直接来自于实际应用：例如，大量医学影 像，医生把每张片子上的每个病灶都标出来再进行 学习，是不可能的，能否只标一部分，并且还能利 用未标的部分？
6
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
半监督学习应用实例
语音识别（Speech recognition） 文本分类（Text categorization） 词义解析（Parsing） 视频监控（Video surveillance） 蛋白质结构预测（Protein structure
prediction）
集成主动学习方法的半监督聚类
集成主动学习方法的半监督聚类引言半监督聚类是一种结合了有标签和无标签数据的聚类方法，它通过利用无标签数据的信息来提高聚类性能。
然而，由于无标签数据的数量通常远远超过有标签数据，如何有效地利用这些无标签数据成为了一个重要的问题。
集成主动学习方法是一种有效利用有限有标签样本和大量无标签样本进行学习的技术。
本文将介绍集成主动学习方法在半监督聚类中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、半监督聚类简介半监督聚类是一种将有限数量的有标签样本与大量无标签样本相结合进行聚类分析的技术。
与传统的监督学习相比，它不需要大量已经被手工分类好的训练样本，而是通过利用未分类样本中蕴含信息来提高分类性能。
在实际应用中，由于很难获得足够数量和高质量的已分类样本，半监督聚类成为了一个重要而实际可行的解决方案。
二、集成主动学习方法概述集成主动学习方法是一种将主动学习与集成学习相结合的技术。
主动学习是一种主动选择最有价值的样本进行标记的方法，它通过选择那些对分类器有最大帮助的样本进行标记，从而提高分类器的性能。
集成学习是一种将多个分类器结合起来进行决策的方法，它通过多数表决或加权表决来提高分类性能。
集成主动学习方法将这两种技术相结合，既能有效利用有限的有标签样本，又能充分利用大量无标签样本。
三、集成主动学习方法在半监督聚类中的应用在半监督聚类中，集成主动学习方法可以通过以下步骤来实现：1. 初始化：从无标签样本中随机选择一小部分样本进行初始聚类。
2. 选择候选样本：利用已有聚类结果和无标签数据计算每个无标签样本属于每个聚类簇的概率，并根据概率值选择候选样本。
3. 标记候选样本：利用已有聚类结果和少量已标记数据训练分类器，并使用该分类器对候选样本进行预测和打分。
根据打分结果选择最有价值的样本进行标记。
4. 更新聚类结果：将标记的样本添加到已有聚类结果中，并重新进行聚类。
5. 重复步骤2-4，直到达到停止条件。
通过以上步骤，集成主动学习方法可以逐步利用无标签数据来提高聚类性能。
机器学习中的有监督学习，无监督学习，半监督学习
机器学习中的有监督学习，⽆监督学习，半监督学习在机器学习(Machine learning)领域。
主要有三类不同的学习⽅法：监督学习(Supervised learning)、⾮监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)，监督学习：通过已有的⼀部分输⼊数据与输出数据之间的相应关系。
⽣成⼀个函数，将输⼊映射到合适的输出，⽐如分类。
⾮监督学习：直接对输⼊数据集进⾏建模，⽐如聚类。
半监督学习：综合利⽤有类标的数据和没有类标的数据，来⽣成合适的分类函数。
⼀、监督学习1、监督式学习（Supervised learning），是⼀个机器学习中的⽅法。
能够由训练资料中学到或建⽴⼀个模式（ learning model）。
并依此模式猜測新的实例。
训练资料是由输⼊物件（⼀般是向量）和预期输出所组成。
函数的输出能够是⼀个连续的值（称为回归分析）。
或是预測⼀个分类标签（称作分类）。
2、⼀个监督式学习者的任务在观察完⼀些训练范例（输⼊和预期输出）后，去预測这个函数对不论什么可能出现的输⼊的值的输出。
要达到此⽬的。
学习者必须以"合理"（见归纳偏向）的⽅式从现有的资料中⼀般化到⾮观察到的情况。
在⼈类和动物感知中。
则通常被称为概念学习（concept learning）。
3、监督式学习有两种形态的模型。
最⼀般的。
监督式学习产⽣⼀个全域模型，会将输⼊物件相应到预期输出。
⽽还有⼀种，则是将这样的相应实作在⼀个区域模型。
（如案例推论及近期邻居法）。
为了解决⼀个给定的监督式学习的问题（⼿写辨识），必须考虑下⾯步骤：1）决定训练资料的范例的形态。
在做其他事前，project师应决定要使⽤哪种资料为范例。
譬如，可能是⼀个⼿写字符，或⼀整个⼿写的词汇。
或⼀⾏⼿写⽂字。
2）搜集训练资料。
这资料需要具有真实世界的特征。
所以。
能够由⼈类专家或（机器或传感器的）測量中得到输⼊物件和其相相应输出。
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半监督学习中的半监督聚类算法详解
一、介绍半监督学习
半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。
在监督学习中，我们通过有标签的数据来训练模型，而在无监督学习中，我们则使用无标签的数据。
而半监督学习则是同时利用有标签和无标签的数据进行训练。
半监督学习的一个重要应用领域就是聚类。
二、聚类算法简介
聚类是一种无监督学习方法，通过对数据进行分组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。
传统的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
然而，这些传统的聚类算法都是无监督学习方法，需要预先指定聚类的数量，而且对初始聚类中心点的选择非常敏感。
因此，半监督聚类算法的出现填补了这些传统算法的不足。
三、半监督聚类算法
半监督聚类算法试图利用有标签的数据来引导无标签的数据的聚类过程。
目前比较流行的半监督聚类算法包括基于图的半监督聚类算法、基于分歧的半监督聚类算法、基于生成模型的半监督聚类算法等。
基于图的半监督聚类算法是一种比较常见的方法。
该算法将数据集表示为图的形式，节点表示数据样本，边表示数据之间的相似度。
然后利用有标签的数据给
图中的节点标注标签，通过标签传播的方式来推断无标签节点的标签。
常见的基于图的半监督聚类算法包括谱聚类、拉普拉斯聚类等。
基于分歧的半监督聚类算法则是通过在无标签数据上引入虚拟的标签，然后利用这些虚拟标签来指导聚类过程。
这种算法通常需要指定一个分歧度函数，用来度量数据点之间的分歧程度。
通过最小化总分歧来得到最优的聚类结果。
基于生成模型的半监督聚类算法则是基于生成式模型的方法，通过对数据的生成过程进行建模，然后利用有标签的数据来指导模型的训练，最终得到对无标签数据的聚类结果。
四、半监督聚类算法的优缺点
半监督聚类算法相比传统的无监督聚类算法具有一定的优势。
首先，半监督聚类可以利用有标签的数据来提升聚类的性能，尤其是在数据维度较高、样本数量较少的情况下。
其次，半监督聚类可以有效地处理噪声数据，因为有标签数据可以帮助算法更好地识别和排除噪声。
此外，半监督聚类还可以减轻对初始聚类中心的敏感度，避免了传统聚类算法需要预先指定聚类数量的问题。
然而，半监督聚类算法也存在一些缺点。
首先，半监督聚类需要大量的有标签数据，而实际中有标签数据通常较少。
其次，半监督聚类算法对参数的选择和调优要求较高，不同的数据集和应用场景可能需要不同的参数设置。
五、总结
半监督学习在聚类算法中的应用为解决传统无监督聚类算法的不足提供了一种有效的方法。
通过利用有标签数据来引导无标签数据的聚类过程，半监督聚类算法可以提升聚类性能，有效地处理噪声数据，并减轻对初始聚类中心的敏感度。
然而，半监督聚类算法也面临着有标签数据稀缺和参数选择的问题，需要在实际应用中进行充分的考量和调优。
希望未来能够有更多的研究和创新，进一步改进半监督聚类算法的性能和稳定性。