ScholarGate
Asistent

Clustering și reducerea dimensionalității

61 metode în această familie.

Recomandate

Reguli de asociere cu învățare activăActive 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 procesDetecția anomaliilor prin autoencoder cu învățare activăActive 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 cu Învățare ActivăActive 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 prin Propagare de AfinitateAffinity propagation, introduced by Brendan Frey and Delbert Dueck in 2007, is a clustering algorithm that identifies representative 'exemplars' among the data by exchanging messagAlgoritmul 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 Minarea Regulilor de Asociere (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

Traseu de lectură

Cele mai citate metode fundamentale ale acestui subiect, în ordinea în care au fost dezvoltate — un punct de plecare dacă vă aflați aici pentru prima dată.

  1. Clustering Ierarhic1963de Ward, J. H.
  2. Clustering K-means1967 (formalized 1982)de MacQueen, J. B.; Lloyd, S. P.
  3. Clustering K-Means1967de MacQueen, J.
  4. DBSCAN1996de Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X.
  5. SVM pentru o singură clasă1999–2001de Scholkopf, B., Platt, J. C., Smola, A. J., Williamson, R. C.
  6. Analiza Componentelor Principale2002de Jolliffe, I.T. (textbook); Pearson & Hotelling (origins)
  7. Detecția anomaliilor cu autoencoder2006–2014de Hinton, G. E. & Salakhutdinov, R. R. (autoencoders); applied to anomaly detection through multiple authors in the 2010s
  8. Isolation Forest2008de Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H.
toate metodele de pe acest raft ↓

Toate metodele 61

Reguli de asociere cu învățare activăDetecția anomaliilor prin autoencoder cu învățare activăIsolation Forest cu Învățare ActivăClustering prin Propagare de AfinitateAlgoritmul AprioriMinarea Regulilor de Asociere (Apriori)Reguli de asociereDetecția anomaliilor cu autoencoderBIRCHDBSCANExtragerea seturilor frecvente de elemente ECLATAlgoritmul Apriori de tip "Ensemble"Reguli de Asociere de AnsambluDetecția anomaliilor prin ansambluri de autoencodereEnsemble HDBSCANIsolation Forest de ansambluK-means de ansambluClustering prin C-medii fuzzy (Fuzzy C-Means Clustering, FCM)Model de amestec gaussianHDBSCANClustering IerarhicIsolation ForestClustering K-meansClustering K-MeansPCA cu nucleuFactorul local de aberație (LOF)Îmbinarea Liniară Locală (LLE)Mean ShiftSVM pentru o singură clasăReguli de asociere onlineDetecția Anomaliilor cu Autoencoder OnlineOnline DBSCANHDBSCAN OnlineOnline Isolation ForestK-means onlineOPTICSAnaliza Componentelor PrincipaleRegresia prin componente principale (PCR)Proiecția aleatoareModel Gaussian Mixt (GMM) RegularizatClusteringul K-Means RegularizatDetecția anomaliilor bazată pe autoencoder robustHDBSCAN RobustPădurea de Izolare Robustăk-means robustHartă auto-organizantă (Hartă Kohonen)Detecția anomaliilor cu autoencoder auto-supervizatDBSCAN auto-supervizatModel Gaussian Mixtural AutosegmentatSelf-supervised Isolation ForestK-means auto-supervizatAlgoritmul Apriori Semi-SupervizatReguli de asociere semi-supervizateDetecția anomaliilor cu autoencoder semi-supervizatDBSCAN semi-supervizatHDBSCAN semi-supervizatIzolare semi-supervizată a arborilorK-means semi-supervizatClustering Spectralt-SNEUMAP