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Clustering e riduzione della dimensionalità

61 metodi in questa famiglia.

In evidenza

Regole associative di apprendimento attivoActive 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 procesRilevamento di anomalie con autoencoder e apprendimento attivoActive Learning Autoencoder Anomaly Detection combines an autoencoder's unsupervised reconstruction-error scoring with an active learning query loop. The model flags high-error insIsolation Forest ad attivoActive 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 infClustering a Propagazione di AffinitàAffinity 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 Association Rule Mining (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

Percorso di lettura

I metodi fondamentali più citati di questo argomento, nell'ordine in cui sono stati sviluppati — un punto di partenza se sei alle prime armi.

  1. Clustering gerarchico1963di Ward, J. H.
  2. Clustering K-means1967 (formalized 1982)di MacQueen, J. B.; Lloyd, S. P.
  3. Clustering K-Means1967di MacQueen, J.
  4. DBSCAN1996di Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X.
  5. One-Class SVM1999–2001di Scholkopf, B., Platt, J. C., Smola, A. J., Williamson, R. C.
  6. Analisi delle Componenti Principali2002di Jolliffe, I.T. (textbook); Pearson & Hotelling (origins)
  7. Rilevamento anomalie con autoencoder2006–2014di Hinton, G. E. & Salakhutdinov, R. R. (autoencoders); applied to anomaly detection through multiple authors in the 2010s
  8. Isolation Forest2008di Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H.
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Tutti i metodi 61

Regole associative di apprendimento attivoRilevamento di anomalie con autoencoder e apprendimento attivoIsolation Forest ad attivoClustering a Propagazione di AffinitàAlgoritmo AprioriAssociation Rule Mining (Apriori)Regole di associazioneRilevamento anomalie con autoencoderBIRCHDBSCANEstrazione di itemset frequenti ECLATAlgoritmo Apriori d'InsiemeRegole di Associazione d'InsiemeRilevamento di anomalie basato su ensemble di autoencoderHDBSCAN d'insiemeForesta di Isolamento d'InsiemeK-means d'insiemeClustering Fuzzy C-Means (FCM)Modello di Miscela GaussianaHDBSCANClustering gerarchicoIsolation ForestClustering K-meansClustering K-MeansKernel PCALocal Outlier Factor (LOF)Embedding localmente lineare (LLE)Spostamento MedioOne-Class SVMRegole di Associazione OnlineRilevamento anomalie con autoencoder onlineDBSCAN OnlineOnline HDBSCANOnline Isolation ForestK-means onlineOTTICAAnalisi delle Componenti PrincipaliRegressione con Componenti Principali (PCR)Proiezione CasualeModello Gaussiano Misto RegolarizzatoClustering K-Means RegularizzatoRilevamento di anomalie con autoencoder robustiRobust HDBSCANIsolation Forest Robustok-means RobustoMappa auto-organizzante (Mappa di Kohonen)Rilevamento di anomalie con autoencoder auto-supervisionatoDBSCAN auto-supervisionatoModello Gaussiano Mixture Auto-supervisionatoIsolation Forest auto-supervisionatoK-means auto-supervisionatoAlgoritmo Apriori Semi-supervisionatoRegole di associazione semi-supervisionateRilevamento di anomalie con autoencoder semi-supervisionatoDBSCAN semi-supervisionatoHDBSCAN semi-supervisionatoIsolation Forest semi-supervisionatoK-means semi-supervisionatoSpectral Clusteringt-SNEUMAP