ScholarGate
Asistent

Klasterovanje i redukcija dimenzija

61 metoda u ovoj porodici.

Izdvojeno

Pravila udruženja sa aktivnim učenjemActive 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 procesAktivno učenje autoenkoder detekcija anomalijaActive Learning Autoencoder Anomaly Detection combines an autoencoder's unsupervised reconstruction-error scoring with an active learning query loop. The model flags high-error insАктивно учење Изолационог шумаActive 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 infKlasterovanje propagacijom afinitetaAffinity propagation, introduced by Brendan Frey and Delbert Dueck in 2007, is a clustering algorithm that identifies representative 'exemplars' among the data by exchanging messagApriori algoritamThe Apriori algorithm, introduced by Agrawal and Srikant in 1994, is the foundational method for discovering frequent itemsets and association rules in transactional databases. It Rudarenje pravilima asocijacije (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

Put čitanja

Najreferentnije temeljne metode ove teme, prema redosledu njihovog nastanka — mesto za početak ako ste novi ovde.

  1. Hijerarhijsko grupisanje1963autor Ward, J. H.
  2. K-means algoritam klasterovanja1967 (formalized 1982)autor MacQueen, J. B.; Lloyd, S. P.
  3. K-Means klasterovanje1967autor MacQueen, J.
  4. DBSCAN1996autor Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X.
  5. Jednoklasni SVM1999–2001autor Scholkopf, B., Platt, J. C., Smola, A. J., Williamson, R. C.
  6. Analiza glavnih komponenti2002autor Jolliffe, I.T. (textbook); Pearson & Hotelling (origins)
  7. Autoenkoderska detekcija anomalija2006–2014autor Hinton, G. E. & Salakhutdinov, R. R. (autoencoders); applied to anomaly detection through multiple authors in the 2010s
  8. Isolation Forest2008autor Liu, F.T., Ting, K.M. & Zhou, Z.-H.
sve metode na ovoj polici ↓

Sve metode 61

Pravila udruženja sa aktivnim učenjemAktivno učenje autoenkoder detekcija anomalijaАктивно учење Изолационог шумаKlasterovanje propagacijom afinitetaApriori algoritamRudarenje pravilima asocijacije (Apriori)Pravila asocijacijeAutoenkoderska detekcija anomalijaBIRCHDBSCANECLAT rudarenje čestih skupova stavkiEnsemble Apriori algoritamPravila udruženja skupaDetekcija anomalija pomoću ansambla autoenkoderaEnsemble HDBSCANEnsemble Isolation ForestEnsemble K-meansFuzzy C-Means grupisanje (FCM)Gausov model mešavineHDBSCANHijerarhijsko grupisanjeIsolation ForestK-means algoritam klasterovanjaK-Means klasterovanjeKernel PCALokalni faktor odstupanja (LOF)Lokalno linearno ugrađivanje (LLE)Mean ShiftJednoklasni SVMОнлајн правила асоцијација[CYRILLIC SCRIPT DETECTED - NEEDS LATIN CONVERSION]Online DBSCANОнлајн HDBSCANОнлајн изолациони шум (Online Isolation Forest)[CYRILLIC SCRIPT DETECTED - NEEDS LATIN CONVERSION]OPTICSAnaliza glavnih komponentiRegresija glavnih komponenti (PCR)Slučajna ProjekcijaRegulisan Gausov model mešavineРегуларизовано К-средње груписањеRobusni autoenkoder za detekciju anomalijaРобусни HDBSCANРобусни изолациони шумаRobust k-meansSamouorganizujuća mapa (Kohonenova mapa)Detekcija anomalija pomoću samosupervizovanog autoenkoderaSamosupervizovani DBSCANSamonadzorovani Gaussov model smjeseSamostalni Izolovaci Šumski AlgoritamSamonadzirano K-means grupiranjeSemi-supervised Apriori algoritamPolu-nadgledano pronalaženje asocijativnih pravilaPolu-nadgledana detekcija anomalija pomoću autoenkoderaSemi-supervised DBSCANPolu-nadgledano HDBSCANPolu-nadgledana Izolaciona ŠumaPolu-nadgledano K-srednjeСпектрално груписањеt-SNEUMAP