标签传播算法是一种分类算法,还是聚类算法
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发布时间：2022-04-25 19:22
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热心网友
时间：2023-10-13 17:23
标签传播是一种半监督的分类算法。流程是在图中，将有标签数据的标签向近邻传播出去，直到稳定，即所有样本的标签信息都传播的稳定不再变动了。此时所有无标签数据的标签信息得到了准确的估计。
聚类是根据样本之间的相似度对数据集进行划分，而不是利用已知的标签信息进行分类。
热心网友
时间：2023-10-13 17:23
在聚类分析中,K-均值聚类算法（k-meansalgorithm）是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-均值算法,其基本思想是：通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.\x0d假设要把样本集分为c个类别,算法如下：\x0d（1）适当选择c个类的初始中心；\x0d（2）在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类,\x0d（3）利用均值等方法更新该类的中心值；\x0d（4）对于所有的c个聚类中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代.\x0d下面介绍作者编写的一个分两类的程序,可以把其作为函数调用.\x0d%%function[samp1,samp2]=kmeans(samp);作为调用函数时去掉注释符\x0dsamp=[11.15066.72222.31395.901811.08275.745913.217413.82434.80050.937012.3576];%样本集\x0d[l0l]=size(samp);\x0d%%利用均值把样本分为两类,再将每类的均值作为聚类中心\x0dth0=mean(samp);n1=0;n2=0;c1=0.0;c1=double(c1);c2=c1;fori=1:lifsamp(i)<th0\x0dc1=c1+samp(i);n1=n1+1;elsec2=c2+samp(i);n2=n2+1;endendc1=c1/n1;c2=c2/n2;%初始聚类中心t=0;cl1=c1;cl2=c2;\x0dc11=c1;c22=c2;%聚类中心whilet==0samp1=zeros(1,l);\x0dsamp2=samp1;n1=1;n2=1;fori=1:lifabs(samp(i)-c11)<abs(samp(i)-c22)\x0dsamp1(n1)=samp(i);\x0dcl1=cl1+samp(i);n1=n1+1;\x0dc11=cl1/n1;elsesamp2(n2)=samp(i);\x0dcl2=cl2+samp(i);n2=n2+1;\x0dc22=cl2/n2;endendifc11==c1&&c22==c2t=1;endcl1=c11;cl2=c22;\x0dc1=c11;c2=c22;\x0dend%samp1,samp2为聚类的结果.\x0d初始中心值这里采用均值的法,也可以根据问题的性质,用经验的方法来确定,或者将样本集随机分成c类,计算每类的均值.\x0dk-均值算法需要事先知道分类的数量,这是其不足之处.
