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Clustering y reducción de dimensión

61 métodos en esta familia.

Destacados

Reglas de asociación de aprendizaje activoActive 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 procesDetección de Anomalías con Autoencoder y Aprendizaje ActivoActive Learning Autoencoder Anomaly Detection combines an autoencoder's unsupervised reconstruction-error scoring with an active learning query loop. The model flags high-error insBosque de Aislamiento con Aprendizaje ActivoActive 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 infAgrupamiento por Propagación de AfinidadAffinity propagation, introduced by Brendan Frey and Delbert Dueck in 2007, is a clustering algorithm that identifies representative 'exemplars' among the data by exchanging messagAlgoritmo AprioriThe Apriori algorithm, introduced by Agrawal and Srikant in 1994, is the foundational method for discovering frequent itemsets and association rules in transactional databases. It Minería de Reglas de Asociación (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

Ruta de lectura

Los métodos fundacionales más referenciados de este tema, en el orden en que se desarrollaron: un punto de partida si eres nuevo aquí.

  1. Agrupamiento jerárquico1963por Ward, J. H.
  2. Agrupamiento K-medias1967 (formalized 1982)por MacQueen, J. B.; Lloyd, S. P.
  3. Agrupamiento K-Means1967por MacQueen, J.
  4. DBSCAN1996por Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X.
  5. SVM de una clase1999–2001por Scholkopf, B., Platt, J. C., Smola, A. J., Williamson, R. C.
  6. Análisis de Componentes Principales2002por Jolliffe, I.T. (textbook); Pearson & Hotelling (origins)
  7. Detección de anomalías con autoencoder2006–2014por Hinton, G. E. & Salakhutdinov, R. R. (autoencoders); applied to anomaly detection through multiple authors in the 2010s
  8. Isolation Forest2008por Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H.
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Todos los métodos 61

Reglas de asociación de aprendizaje activoDetección de Anomalías con Autoencoder y Aprendizaje ActivoBosque de Aislamiento con Aprendizaje ActivoAgrupamiento por Propagación de AfinidadAlgoritmo AprioriMinería de Reglas de Asociación (Apriori)Reglas de asociaciónDetección de anomalías con autoencoderBIRCHDBSCANMinería de conjuntos de ítems frecuentes ECLATAlgoritmo Apriori de ConjuntoReglas de Asociación de ConjuntoDetección de Anomalías con Autoencoders EnsembleEnsemble HDBSCANBosque de Aislamiento de ConjuntoK-means de conjuntoAgrupamiento C-Medias Difusas (FCM)Modelo de Mezcla GaussianaHDBSCANAgrupamiento jerárquicoIsolation ForestAgrupamiento K-mediasAgrupamiento K-MeansPCA con kernelFactor de Valor Atípico Local (LOF)Incrustación Lineal Local (LLE)Mean ShiftSVM de una claseReglas de Asociación en LíneaDetección de anomalías con autoencoder en líneaDBSCAN en líneaOnline HDBSCANOnline Isolation ForestK-means en líneaÓPTICAAnálisis de Componentes PrincipalesRegresión por componentes principales (PCR)Proyección aleatoriaModelo de Mezcla Gaussiana RegularizadoAgrupamiento K-medias RegularizadoDetección de Anomalías Robusta con AutoencodersHDBSCAN RobustoBosque de Aislamiento Robustok-means robustosMapa autoorganizado (Mapa de Kohonen)Detección de anomalías con autoencoder auto-supervisadoDBSCAN autosupervisadoModelo de Mezcla Gaussiana Auto-supervisadoBosque de Aislamiento Auto-supervisadoK-means auto-supervisadoAlgoritmo Apriori Semi-supervisadoReglas de Asociación Semi-supervisadasDetección de anomalías con autoencoder semi-supervisadoDBSCAN semisupervisadoHDBSCAN semisupervisadoIsolation Forest SemisupervisadoK-means SemisupervisadoAgrupamiento Espectralt-SNEUMAP