Klaszterezés és dimenziócsökkentés

61 módszer ebben a családban.

Kiemelt

Aktív tanulás asszociációs szabályokActive 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 proces Aktív Tanulás Autoencoder Anomália DetektálásaActive Learning Autoencoder Anomaly Detection combines an autoencoder's unsupervised reconstruction-error scoring with an active learning query loop. The model flags high-error ins Active Learning Isolation ForestActive 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 inf Affinity Propagation klaszterezésAffinity propagation, introduced by Brendan Frey and Delbert Dueck in 2007, is a clustering algorithm that identifies representative 'exemplars' among the data by exchanging messag Apriori algoritmusThe Apriori algorithm, introduced by Agrawal and Srikant in 1994, is the foundational method for discovering frequent itemsets and association rules in transactional databases. It Asszociációs szabálymining (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

Olvasási útvonal

E témakör leggyakrabban hivatkozott alapmódszerei kidolgozásuk sorrendjében — kiindulópont, ha most ismerkedik a területtel.

Hierarchikus klaszterezés1963Ward, J. H. nyomán
K-means klaszterezés1967 (formalized 1982)MacQueen, J. B.; Lloyd, S. P. nyomán
K-Means klaszterezés1967MacQueen, J. nyomán
DBSCAN1996Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X. nyomán
One-Class SVM1999–2001Scholkopf, B., Platt, J. C., Smola, A. J., Williamson, R. C. nyomán
Főkomponens-analízis2002Jolliffe, I.T. (textbook); Pearson & Hotelling (origins) nyomán
Autoencoder alapú anomáliadetektálás2006–2014Hinton, G. E. & Salakhutdinov, R. R. (autoencoders); applied to anomaly detection through multiple authors in the 2010s nyomán
Isolation Forest2008Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H. nyomán

az ezen a polcon található összes módszer ↓

Minden módszer 61

Aktív tanulás asszociációs szabályok Aktív Tanulás Autoencoder Anomália Detektálása Active Learning Isolation Forest Affinity Propagation klaszterezés Apriori algoritmus Asszociációs szabálymining (Apriori)Asszociációs szabályok Autoencoder alapú anomáliadetektálás BIRCH DBSCAN ECLAT Gyakori Elemtartalom Bányászat Ensemble Apriori Algoritmus Ensemble Association Rules Ensemble Autoencoder Anomaly Detection Ensemble HDBSCAN Ensemble Isolation Forest Ensemble K-means A Fuzzy C-Means klaszterező algoritmus (FCM)Gauss-keverék modell HDBSCAN Hierarchikus klaszterezés Isolation Forest K-means klaszterezés K-Means klaszterezés Kernel PCA Lokális Outlier Faktor (LOF)Helyi lineáris beágyazás (LLE)Mean Shift One-Class SVM Online asszociációs szabályok Online Autoencoder Anomaly Detection Online DBSCAN Online HDBSCAN Online Isolation Forest Online K-means OPTICS Főkomponens-analízis Főkomponens regresszió (PCR)Véletlen projekció Regularizált Gauss-keverék modell Regularizált K-Means Klaszterezés Robusztus autoencoderes anomáliadetektálás Robust HDBSCAN Robusztus Izolációs Erdő Robuszt k-means Önszerveződő térkép (Kohonen-térkép)Önfelügyelt autoencoderes anomáliadetektálás Önfelügyelt DBSCAN Önfelügyelt Gauss-keverék modell Önfelügyelt Isolation Forest Önfelügyelt K-means Félfelügyelt Apriori algoritmus Félfelügyelt Asszociációs Szabályok Félfelügyelt autoencoderes anomáliadetektálás Félfelügyelt DBSCAN Félfelügyelt HDBSCAN Félfelügyelt Isolation Forest Félfelügyelt K-means Spektrális klaszterezés t-SNE UMAP