下载此文档

非监督的结构学习及其应用的综述报告.docx


文档分类:论文 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【非监督的结构学习及其应用的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【非监督的结构学习及其应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。非监督的结构学****及其应用的综述报告随着数据量的不断增加,监督学****在处理大规模复杂数据上面临了先验知识不足的问题。因此,非监督学****被提出,其可根据数据本身的组织结构从未标注数据中发现潜在模式。非监督的结构学****是非监督学****的分支之一,重点关注数据的结构和特征。它通过将数据聚类、数据降维、生成模型等技术,从未标注数据中发现潜在的结构和模式,并用于数据挖掘、信息检索、图像识别等任务中。下面将对非监督的结构学****及其应用进行综述。一、,在非监督学****中被广泛应用。它基于相似性度量,将数据集分为多个类别,并使类内相似性最大化,类间相似性最小化。传统聚类算法包括K均值、层次聚类和高斯混合模型等。其中,K均值最为广泛应用,它将数据分为K个簇,每个簇的样本被分为相同的类别,各个簇的中心点作为簇的代表。,旨在去除噪声、冗余和不必要的信息,从而更简洁地表达数据内容。它通常是为了提高计算效率和处理各种问题的能力而被采用。常见的降维方法包括主成分分析(PCA)、随机投影和流形学****等。其中,PCA是最常用的降维方法,它通过线性变换将高维数据映射到低维空间,保留数据集的最大信息熵,从而使得数据可视化、可分类和可比较。,能够从数据集中学****到数据的分布和人类能理解的数学模型,将概率模型应用于生成数据的某些方面。其中最为经典的是概率性主题模型(LDA),它可以从文本数据中提取单词分布并发现隐藏的主题模型。LDA将单词分布表示为主题分布和主题中单词分布的乘积,而未观察到的主题本身可作为一种潜在结构供后续分析使用。二、,从而进行数据分类、聚类、异常检测等数据挖掘任务。例如,在医学图像处理中,可以使用非监督聚类算法来研究癌症图像的结构和纹理,区分良性和恶性病变的区别。此外,在推荐系统中,用户的行为模式可以由非监督的降维算法表征并用于推荐。。例如,可以使用主题模型对大量的文本数据进行分类和整合,从而得到潜在的主题分布,方便进行语义搜索和信息挖掘。,如图像识别、分割和检索。例如,在物体检测中,可以使用非监督的聚类算法来识别不同的物体区域并进行分割,从而更好地理解图像中的目标。结论综上所述,非监督的结构学****是一种从未标注数据中发现潜在模式的有效方法,主要包括聚类、降维和生成模型等技术。此外,它在数据挖掘、信息检索和图像处理等领域得到了广泛应用。在未来,随着算法的不断发展和数据的不断增长,非监督的结构学****将在处理大规模高维数据方面发挥更大作用。

非监督的结构学习及其应用的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小11 KB
  • 时间2024-04-22