ScholarGate
المساعد

التجميع وتقليل الأبعاد

61 طرق في هذه العائلة.

مميزة

قواعد الارتباط للتعلم النشطActive learning association rules combines the iterative query-and-label loop of active learning with association rule mining, allowing a human expert to guide the discovery procesاكتشاف الشذوذ باستخدام المشفر التلقائي والتعلم النشطActive Learning Autoencoder Anomaly Detection combines an autoencoder's unsupervised reconstruction-error scoring with an active learning query loop. The model flags high-error insعزل الغابة النشط للتعلمActive Learning Isolation Forest combines the unsupervised anomaly-scoring power of Isolation Forest with an iterative query strategy that asks a human expert to label the most infتجميع الانتشار التقاربيAffinity propagation, introduced by Brendan Frey and Delbert Dueck in 2007, is a clustering algorithm that identifies representative 'exemplars' among the data by exchanging messagخوارزمية أبْريوريThe Apriori algorithm, introduced by Agrawal and Srikant in 1994, is the foundational method for discovering frequent itemsets and association rules in transactional databases. It التنقيب عن قواعد الارتباط (Apriori)Association Rule Mining is an unsupervised data-mining technique that discovers co-occurrence patterns among items in transactional datasets. Formally introduced by Agrawal, Imieli

مسار القراءة

أكثر مناهج هذا الموضوع تأسيساً ومرجعيةً، مرتَّبةً بحسب تطوّرها التاريخي — نقطة انطلاق مناسبة إن كنت جديداً هنا.

  1. التجميع الهرمي1963بقلم Ward, J. H.
  2. تجميع K-means1967 (formalized 1982)بقلم MacQueen, J. B.; Lloyd, S. P.
  3. تجميع العنقودية باستخدام المتوسطات (K-Means Clustering)1967بقلم MacQueen, J.
  4. DBSCAN1996بقلم Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X.
  5. آلة المتجهات الداعمة أحادية الفئة1999–2001بقلم Scholkopf, B., Platt, J. C., Smola, A. J., Williamson, R. C.
  6. تحليل المكونات الرئيسية2002بقلم Jolliffe, I.T. (textbook); Pearson & Hotelling (origins)
  7. اكتشاف الشذوذ باستخدام التشفير التلقائي2006–2014بقلم Hinton, G. E. & Salakhutdinov, R. R. (autoencoders); applied to anomaly detection through multiple authors in the 2010s
  8. غابة العزل2008بقلم Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H.
جميع المناهج على هذا الرف ↓

جميع الطرق 61

قواعد الارتباط للتعلم النشطاكتشاف الشذوذ باستخدام المشفر التلقائي والتعلم النشطعزل الغابة النشط للتعلمتجميع الانتشار التقاربيخوارزمية أبْريوريالتنقيب عن قواعد الارتباط (Apriori)قواعد الارتباطاكتشاف الشذوذ باستخدام التشفير التلقائيبيرشDBSCANتعدين مجموعات العناصر المتكررة ECLATخوارزمية Ensemble Aprioriقواعد الارتباط المجمعة (Ensemble Association Rules)اكتشاف الشذوذ باستخدام تجميع المشفرات التلقائيةEnsemble HDBSCANغابة العزل المجمعة (Ensemble Isolation Forest)تجميع تجميع كيه-مينزالتجميع الضبابي C-Means (FCM)نموذج الخليط الغاوسي (Gaussian Mixture Model)HDBSCANالتجميع الهرميغابة العزلتجميع K-meansتجميع العنقودية باستخدام المتوسطات (K-Means Clustering)تحليل المكونات الرئيسية باستخدام النواة (Kernel PCA)عامل الشذوذ المحلي (LOF)التضمين الخطي المحلي (LLE)Mean Shiftآلة المتجهات الداعمة أحادية الفئةقواعد الارتباط عبر الإنترنتالكشف عن الشذوذ باستخدام المرمز التلقائي عبر الإنترنتDBSCAN عبر الإنترنتOnline HDBSCANغابة العزل المتصلة بالإنترنت (Online Isolation Forest)طريقة K-means الفورية (Online K-means)البصرياتتحليل المكونات الرئيسيةانحدار المكونات الرئيسية (PCR)الإسقاط العشوائينموذج الخليط الغاوسي المنتظمتوسيع تجميع العناقيد القياسي k-means بإضافة حد جزائيكشف الشذوذ باستخدام المرمز التلقائي المتينخوارزمية HDBSCAN المعززة (Robust HDBSCAN)غابة العزل القويةالوسيط كيه-مينز القوي (Robust k-means)خريطة ذاتية التنظيم (خريطة كوهونن)الكشف عن الشذوذ باستخدام التشفير التلقائي ذاتي الإشرافDBSCAN ذاتي الإشرافنموذج خليط غاوسي ذاتي الإشرافغابة العزل ذاتية الإشرافالتجميع الذاتي باستخدام خوارزمية K-meansخوارزمية Apriori شبه المُراقَبةقواعد الارتباط شبه المُشرف عليهاكشف الشذوذ باستخدام التشفير التلقائي شبه المُشرف عليهدي بي إس كان شبه المُشرف عليهالتجميع الهرمي الكثافي شبه المُشرف عليه (Semi-supervised HDBSCAN)الغابة العازلة شبه المُشرف عليهاتوسيع K-means القياسي للتجميع العنقودي عن طريق دمج إشراف جزئيالتجميع الطيفي (Spectral Clustering)t-SNEUMAP