Graph classes between parity and distance-hereditary graphs
机器学习设计知识测试 选择题 53题
1. 在机器学习中,监督学习的主要目标是:A) 从无标签数据中学习B) 从有标签数据中学习C) 优化模型的复杂度D) 减少计算资源的使用2. 下列哪种算法属于无监督学习?A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机3. 在机器学习模型评估中,交叉验证的主要目的是:A) 增加模型复杂度B) 减少数据集大小C) 评估模型的泛化能力D) 提高训练速度4. 下列哪项不是特征选择的方法?A) 主成分分析(PCA)B) 递归特征消除(RFE)C) 网格搜索(Grid Search)D) 方差阈值(Variance Threshold)5. 在深度学习中,卷积神经网络(CNN)主要用于:A) 文本分析B) 图像识别C) 声音处理D) 推荐系统6. 下列哪种激活函数在神经网络中最为常用?A) 线性激活函数B) 阶跃激活函数C) ReLUD) 双曲正切函数7. 在机器学习中,过拟合通常是由于以下哪种情况引起的?A) 模型过于简单B) 数据量过大C) 模型过于复杂D) 数据预处理不当8. 下列哪项技术用于处理类别不平衡问题?A) 数据增强B) 重采样C) 特征选择D) 模型集成9. 在自然语言处理(NLP)中,词嵌入的主要目的是:A) 提高计算效率B) 减少词汇量C) 捕捉词之间的语义关系D) 增加文本长度10. 下列哪种算法不属于集成学习方法?A) 随机森林B) AdaBoostC) 梯度提升机(GBM)D) 逻辑回归11. 在机器学习中,ROC曲线用于评估:A) 模型的准确性B) 模型的复杂度C) 模型的泛化能力D) 分类模型的性能12. 下列哪项不是数据预处理的步骤?A) 缺失值处理B) 特征缩放C) 模型训练D) 数据标准化13. 在机器学习中,L1正则化主要用于:A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度14. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据?A) 主成分分析(PCA)B) 线性回归C) ARIMA模型D) 决策树15. 在机器学习中,Bagging和Boosting的主要区别在于:A) 数据处理方式B) 模型复杂度C) 样本使用方式D) 特征选择方法16. 下列哪种算法适用于推荐系统?A) K-均值聚类B) 协同过滤C) 逻辑回归D) 随机森林17. 在机器学习中,A/B测试主要用于:A) 模型选择B) 特征工程C) 模型评估D) 用户体验优化18. 下列哪种方法可以用于处理缺失数据?A) 删除含有缺失值的样本B) 使用均值填充C) 使用中位数填充D) 以上都是19. 在机器学习中,偏差-方差权衡主要关注:A) 模型的复杂度B) 数据集的大小C) 模型的泛化能力D) 特征的数量20. 下列哪种算法属于强化学习?A) Q-学习B) 线性回归C) 决策树D) 支持向量机21. 在机器学习中,特征工程的主要目的是:A) 减少数据量B) 增加模型复杂度C) 提高模型性能D) 简化数据处理22. 下列哪种方法可以用于处理多分类问题?A) 一对多(One-vs-All)B) 一对一(One-vs-One)C) 层次聚类D) 以上都是23. 在机器学习中,交叉熵损失函数主要用于:A) 回归问题B) 分类问题C) 聚类问题D) 强化学习24. 下列哪种算法不属于深度学习?A) 卷积神经网络(CNN)B) 循环神经网络(RNN)C) 随机森林D) 长短期记忆网络(LSTM)25. 在机器学习中,梯度下降算法的主要目的是:A) 减少特征数量B) 优化模型参数C) 增加数据量D) 提高计算速度26. 下列哪种方法可以用于处理文本数据?A) 词袋模型(Bag of Words)B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是27. 在机器学习中,正则化的主要目的是:A) 减少特征数量B) 防止过拟合C) 增加数据量D) 提高计算速度28. 下列哪种算法适用于异常检测?A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林(Isolation Forest)29. 在机器学习中,集成学习的主要目的是:A) 提高单个模型的性能B) 结合多个模型的优势C) 减少数据量D) 增加模型复杂度30. 下列哪种方法可以用于处理高维数据?A) 主成分分析(PCA)B) 特征选择C) 特征提取D) 以上都是31. 在机器学习中,K-均值聚类的主要目的是:A) 分类B) 回归C) 聚类D) 预测32. 下列哪种算法适用于时间序列预测?A) 线性回归B) ARIMA模型C) 决策树D) 支持向量机33. 在机器学习中,网格搜索(Grid Search)主要用于:A) 特征选择B) 模型选择C) 数据预处理D) 模型评估34. 下列哪种方法可以用于处理类别特征?A) 独热编码(One-Hot Encoding)B) 标签编码(Label Encoding)C) 特征哈希(Feature Hashing)D) 以上都是35. 在机器学习中,AUC-ROC曲线的主要用途是:A) 评估分类模型的性能B) 评估回归模型的性能C) 评估聚类模型的性能D) 评估强化学习模型的性能36. 下列哪种算法不属于监督学习?A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机37. 在机器学习中,特征缩放的主要目的是:A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理38. 下列哪种方法可以用于处理文本分类问题?A) 词袋模型(Bag of Words)B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是39. 在机器学习中,决策树的主要优点是:A) 易于理解和解释B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是40. 下列哪种算法适用于图像分割?A) 卷积神经网络(CNN)B) 循环神经网络(RNN)C) 随机森林D) 支持向量机41. 在机器学习中,L2正则化主要用于:A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度42. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据的季节性?A) 移动平均B) 季节分解C) 差分D) 以上都是43. 在机器学习中,Bagging的主要目的是:A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度44. 下列哪种算法适用于序列数据处理?A) 卷积神经网络(CNN)B) 循环神经网络(RNN)C) 随机森林D) 支持向量机45. 在机器学习中,AdaBoost的主要目的是:A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度46. 下列哪种方法可以用于处理文本数据的情感分析?A) 词袋模型(Bag of Words)B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是47. 在机器学习中,支持向量机(SVM)的主要优点是:A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是48. 下列哪种算法适用于推荐系统中的用户行为分析?A) 协同过滤B) 内容过滤C) 混合过滤D) 以上都是49. 在机器学习中,交叉验证的主要类型包括:A) K-折交叉验证B) 留一法交叉验证C) 随机划分交叉验证D) 以上都是50. 下列哪种方法可以用于处理图像数据?A) 卷积神经网络(CNN)B) 循环神经网络(RNN)C) 随机森林D) 支持向量机51. 在机器学习中,梯度提升机(GBM)的主要优点是:A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是52. 下列哪种算法适用于异常检测中的离群点检测?A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林(Isolation Forest)53. 在机器学习中,特征提取的主要目的是:A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理答案:1. B2. C3. C4. C5. B6. C7. C8. B9. C10. D11. D12. C13. C14. C15. C16. B17. D18. D19. C20. A21. C22. D23. B24. C25. B26. D27. B28. D29. B30. D31. C32. B33. B34. D35. A36. C37. B38. D39. D40. A41. A42. D43. A44. B45. B46. D47. A48. D49. D50. A51. D52. D53. B。
数据挖掘第三版第二章课后习题答案
1.1什么是数据挖掘?(a)它是一种广告宣传吗?(d)它是一种从数据库、统计学、机器学和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗?(c)我们提出一种观点,说数据挖掘是数据库进化的结果,你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗?你能结合该学科的发展历史提出这一观点吗?针对统计学和模式知识领域做相同的事(d)当把数据挖掘看做知识点发现过程时,描述数据挖掘所涉及的步骤答:数据挖掘比较简单的定义是:数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
数据挖掘不是一种广告宣传,而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要,使得数据挖掘变得更加有必要。
因此,数据挖掘可以被看作是信息技术的自然演变的结果。
数据挖掘不是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换,而是来自多学科,例如数据库技术、统计学,机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成。
数据库技术开始于数据收集和数据库创建机制的发展,导致了用于数据管理的有效机制,包括数据存储和检索,查询和事务处理的发展。
提供查询和事务处理的大量的数据库系统最终自然地导致了对数据分析和理解的需要。
因此,出于这种必要性,数据挖掘开始了其发展。
当把数据挖掘看作知识发现过程时,涉及步骤如下:数据清理,一个删除或消除噪声和不一致的数据的过程;数据集成,多种数据源可以组合在一起;数据选择,从数据库中提取与分析任务相关的数据;数据变换,数据变换或同意成适合挖掘的形式,如通过汇总或聚集操作;数据挖掘,基本步骤,使用智能方法提取数据模式;模式评估,根据某种兴趣度度量,识别表示知识的真正有趣的模式;知识表示,使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘的知识1.3定义下列数据挖掘功能:特征化、区分、关联和相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析。
模式识别期末试题
模式识别期末试题1.模式识别系统的基本构成单元包括模式采集、特征提取与选择和模式分类。
这些构成单元一起协作,以确定输入模式的类别或特征。
2.统计模式识别中,描述模式的方法一般使用特征向量;而句法模式识别中,模式描述方法一般有串、树、网等。
3.聚类分析算法属于无监督分类;判别域代数界面方程法属于统计模式识别方法。
4.若描述模式的特征量为0-1二值特征量,则一般采用匹配测度进行相似性度量。
5.准则函数可以作为聚类分析中的判别标准,常用的有距离准则、均值准则和连通性准则。
6.Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征向量投影在一维空间中进行。
7.感知器算法只适用于线性可分情况;而积累位势函数法既适用于线性可分,也适用于线性不可分情况。
8.满足文法定义的四元组包括:起始符号、非终结符号集合、终结符号集合和产生式规则集合。
其中,第一、二、四个四元组满足文法定义。
9.影响层次聚类算法结果的主要因素包括计算模式距离的测度、聚类准则、类间距离门限和预定的类别数目。
10.欧式距离具有平移不变性和旋转不变性;马式距离具有平移不变性、旋转不变性、尺度缩放不变性和不受量纲影响的特性。
11.线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是正(负)表示样本点位于判别界面法向量指向的正(负)半空间中;绝对值正比于样本点到判别界面的距离。
12.感知器算法适用于线性可分和线性不可分的情况。
13.积累位势函数法相较于H-K算法的优点是该方法可用于非线性可分情况,也可用于线性可分情况。
位势函数K(x,xk)与积累位势函数K(x)的关系为K(x) = ∑αkK(x,xk),其中xk∈X。
14、XXX判决准则适用于一种判决错误比另一种判决错误更为重要的情况,而最小最大判决准则适用于先验概率未知的情况。
15、特征个数越多并不一定有利于分类。
特征选择的主要目的是从n个特征中选出最有利于分类的m个特征(m<n),以降低特征维数。
在可分性判据对特征个数具有单调性且特征个数远小于样本数的情况下,可以使用分支定界法以减少计算量。
模糊聚类算法在图像分割中的应用实践
模糊聚类算法在图像分割中的应用实践图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目的是将图像中的像素按照一定的规则划分为不同的区域,从而实现对图像内容的理解和分析。
在此过程中,模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法,该算法通过对图像像素的聚类分析,实现对图像分割的精准和有效。
一、模糊聚类算法基础模糊聚类算法是指一类基于模糊理论的聚类算法,主要使用模糊集合和隶属度函数来描述聚类过程中数据点的归属关系。
在模糊聚类算法中,每个数据点可以被分配到多个聚类中心,而且分配的隶属度不是只有0或1,而是在0到1之间的某个值,这种灵活性使得模糊聚类算法具备更好的适应性和鲁棒性,因此适用于多种不同数据的聚类问题。
模糊聚类算法中常用的模糊集合包括模糊C均值、模糊C中心算法等,这些算法都是基于迭代优化的思想来实现聚类过程中的分类,通过不断优化每个数据点的隶属度和聚类中心的位置,最终得到高精度的数据聚类结果。
二、模糊聚类算法在图像分割中的应用模糊聚类算法在图像分割中的应用是基于其广泛适用性和高效性而得以实现的。
由于图像具有高维度和大规模的特点,传统的聚类算法很难取得较好的效果,而模糊聚类算法则具有较好的适应性和鲁棒性,可以适用于不同尺寸、不同灰度级和不同形状的图像分割问题。
在图像分割中,常用的模糊聚类算法包括基于模糊C均值的图像分割算法、基于模糊C中心的图像分割算法等。
这些算法的基本思路是将图像中的所有像素视为数据点,通过迭代优化的方式得到像素的聚类结果,最终将图像分割成多个区域,并实现对各个区域的特征提取和分析。
三、实践应用场景在实践中,模糊聚类算法在图像分割领域中应用广泛,其中涉及到医学图像分析、计算机视觉、图像处理等不同领域。
以下是一些典型的实践应用场景:1、医学图像分析模糊聚类算法在医学图像分析中具有重要的应用价值,特别是对于对比度不高、噪声较多的医学图像分割问题。
例如,利用模糊C均值算法对乳腺X光图像进行分割,可以有效地提取出乳腺的三维形态结构,实现对乳腺肿瘤的自动检测和定位。
科学计算可视化复习题(杨整理)
科学计算可视化复习题填空题1.科学计算可视化可在三个层次上实现,对应于三种处理方式:事后处理、跟踪处理和驾驭处理。
2.可视化技术的分类主要基于函数类型和定义域的维数。
如果是对一组点进行可视化,没有相关的函数,该类数据称为点集,相应的可以把可视化技术分为点集、标量、矢量和张量场的可视化。
3.使用散点图矩阵对高维散布点进行可视化,矩阵下三角存放散点图、对角线存放直方图、上三角存放相关系数。
4.高维点数据可以使用变图元散点图、散点图矩阵和星图等多种方法进行可视化。
5.等值线生成算法主要分为以下两类:网格序列法和网格无关法。
6.等值线生成算法中的网格序列法主要分为以下两类:网格扫描法和单元剖分法。
7.等值线生成算法中的步进法和适应法属于网格无关法。
8.体可视化算法一般可分为两大类:直接体绘制算法和基于面的体绘制算法。
9.等值面生成算法主要有以下几种:opaque cube算法,dividing cube算法,marching cube算法,contour connecting算法。
10.体数据的表达方式主要有:基于体素的表达和基于体元的表达。
11.直接体可视化(DVR)算法大多采用简单的正交观察。
因为透视观察易产生光线逃逸问题。
12.Contour Connecting算法寻找组成三角面片的下一个节点的三种启发式算法分别是:最短对角线法、最大体积法、相邻轮廓线同步前进法。
13.著名的护士南丁格尔在描述战争中战士的死亡原因时使用了一种图形,这种图形我们现在称为星图 ,斯诺博士在1854年描述伦敦霍乱病人地理位置时采用了一种图形,这种图形我们现在称为散点图。
14.试举出几种通用的数据格式,例如: XML格式和 NetCDF格式等。
15.为增加三维物体在二维图像上显示的真实感,主要考虑以下几个方面:前后关系、透视、光照、浓淡、立体视图、运动。
16.常用的文件压缩技术有:行程编码、 LZW编码、霍夫曼编码。
17.对数据可视化时可以考虑使用的图形元素有:位置、形状、方向、大小。
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
1.密度聚类分析:
原理:密度聚类分析是指通过测量数据对象之间的密度(density)
来将其聚成几个聚类的一种聚类分析方法。
它把距离邻近的数据归入同一
类簇,并把不相连的数据分成不同的类簇。
实现:通过划分空间中每一点的邻域来衡量数据点之间的聚类密度。
它将每个数据点周围与它最近的K个数据点用一个空间圆包围起来,以定
义该数据点处的聚类密度。
然后,可以使用距离函数将所有点分配到最邻
近的类中。
2.引擎树:
原理:引擎树(Search Engine Tree,SET)是一种非常有效的数据
挖掘方法,它能够快速挖掘关系数据库中指定的有价值的知识。
实现:SET是一种基于决策树的技术,通过从关系数据库的历史数据
中提取出有价值的信息,来建立一种易于理解的引擎树,以及一些有益的
信息发现知识,以便用户快速找到想要的信息。
SET对原始数据进行一系
列数据挖掘处理后,能够提取出其中模式分析的信息,从而实现快速、高
效的引擎。
3.最大期望聚类:
原理:最大期望聚类(Maximization Expectation Clustering,MEC)是一种有效的数据挖掘算法,它可以自动识别出潜在的类簇结构,提取出
类簇内部的模式,帮助用户快速完成类簇分析任务。
模糊聚类分析的理论(17页)
模糊聚类分析的理论模糊聚类分析是一种基于模糊数学理论的聚类方法,它允许数据点属于多个类别,并且每个类别都有一个模糊度。
这种方法在处理现实世界中的问题时非常有效,因为现实世界中的数据往往不是完全确定的,而是具有模糊性的。
模糊聚类分析的基本思想是将数据点分为若干个类别,使得每个数据点属于各个类别的程度不同。
这种程度可以用一个介于0和1之间的数来表示,0表示不属于该类别,1表示完全属于该类别。
这种模糊性使得模糊聚类分析能够更好地处理现实世界中的不确定性。
模糊聚类分析的理论基础是模糊集合论。
模糊集合论是一种扩展了传统集合论的数学理论,它允许集合的元素具有模糊性。
在模糊集合论中,一个元素属于一个集合的程度可以用一个隶属度函数来表示。
隶属度函数是一个介于0和1之间的数,它表示元素属于集合的程度。
模糊聚类分析的理论方法有很多种,其中最著名的是模糊C均值(FCM)算法。
FCM算法是一种基于目标函数的迭代算法,它通过最小化目标函数来得到最优的聚类结果。
目标函数通常是一个关于隶属度函数和聚类中心之间的距离的函数。
模糊聚类分析的理论应用非常广泛,它可以在很多领域中使用,例如图像处理、模式识别、数据挖掘等。
在图像处理中,模糊聚类分析可以用于图像分割、图像压缩等任务;在模式识别中,模糊聚类分析可以用于特征提取、分类等任务;在数据挖掘中,模糊聚类分析可以用于发现数据中的隐含规律、预测未来趋势等任务。
模糊聚类分析的理论还有很多需要进一步研究和发展的地方。
例如,如何提高模糊聚类分析的效率和准确性,如何处理大规模数据集,如何将模糊聚类分析与其他方法相结合等。
这些问题都需要进一步的研究和探索。
模糊聚类分析的理论是一种强大的聚类方法,它能够处理现实世界中的不确定性,并且具有广泛的应用前景。
通过不断的研究和发展,模糊聚类分析的理论将会更加完善,并且将会在更多的领域中得到应用。
模糊聚类分析的理论模糊聚类分析是一种基于模糊数学理论的聚类方法,它允许数据点属于多个类别,并且每个类别都有一个模糊度。
聚类算法英文专业术语
聚类算法英文专业术语1. 聚类 (Clustering)2. 距离度量 (Distance Metric)3. 相似度度量 (Similarity Metric)4. 皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient)5. 欧几里得距离 (Euclidean Distance)6. 曼哈顿距离 (Manhattan Distance)7. 切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)8. 余弦相似度 (Cosine Similarity)9. 层次聚类 (Hierarchical Clustering)10. 分层聚类 (Divisive Clustering)11. 凝聚聚类 (Agglomerative Clustering)12. K均值聚类 (K-Means Clustering)13. 高斯混合模型聚类 (Gaussian Mixture Model Clustering)14. 密度聚类 (Density-Based Clustering)15. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)16. OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure)17. Mean Shift18. 聚类评估指标 (Clustering Evaluation Metrics)19. 轮廓系数 (Silhouette Coefficient)20. Calinski-Harabasz指数 (Calinski-Harabasz Index)21. Davies-Bouldin指数 (Davies-Bouldin Index)22. 聚类中心 (Cluster Center)23. 聚类半径 (Cluster Radius)24. 噪声点 (Noise Point)25. 簇内差异 (Within-Cluster Variation)26. 簇间差异 (Between-Cluster Variation)。
《信息隐藏技术》 课件 第5章 基于数字图像的信息隐藏算法
第五章基于数字图像的信息隐藏算法
3.抗分析性分析
在隐藏区域的选取上,lαβ-CGBP算法对载体图像进行两 次lαβ颜色分解,隐藏区域较为隐蔽,且目前专门针对lαβ颜色
空间进行有效分析的信息隐藏分析方法较少。
4.隐藏信息量分析
嵌入信息量取决于lαβ-CGBP算法选择的载体图像以及
第五章基于数字图像的信息隐藏算法
3.信息隐藏的流程与步骤
基于lαβ与组合广义位平面的信息隐藏算法的信息隐藏
共分为五个算法
图5-5-基于lαβ和 CGBP的信息隐藏算法流程
第五章基于数字图像的信息隐藏算法 4.信息的提取 根据隐藏信息时的步骤,提取隐藏信息的过程分为以下
色分解,对β分量进行灰度转换,并进行位平面分解,按照规则3
隐藏信息的Hash(记为RH)。接收方利用RH 与RL中嵌入信息 Hash值的比较可以快速判断含密图像是否被篡改。
第五章基于数字图像的信息隐藏算法
4.信息的提取
根据隐藏信息时的算法,提取信息的过程分为五个步骤: (1) 对含密图像进行CL多小波变换,得到LL1子图的4个分 量子图。
第五章基于数字图像的信息隐藏算法
第五章 基于数字图像的信息 隐藏算法
1. 基于lαβ与组合广义位平面的信息隐藏算法
2. 基于 CL多小波与 DCT的信息隐藏算法 3. 空间域与变换域在信息隐藏算法中的联合应用方法 4. 基于 GHM 与颜色迁移理论的信息隐藏算法 5. 基于 CARDBAL2与颜色场结构法的信息隐藏算法
如图 5-1(c)所示。抽取与转化过程如式(5-1)所示:
其中,R、G、B 为载体图像的RGB分量值,R"、G"和B"为对l分
机器学习期末复习题及答案
一、单选题1、在条件随机场(CRF)中,参数的学习通常使用哪种优化算法?()A.K-Means聚类B.梯度提升机(GBM)C.支持向量机(SVM)D.随机梯度下降(SGD)正确答案:D2、在概率无向图模型中,什么是团分解(Cluster Decomposition)?()A.一种通过节点之间的边传播信息,以更新节点的边缘概率的方法B.一种用于计算图的分割的算法C.一种将联合概率分布分解为多个局部概率分布的方法D.一种用于表示联合概率分布的无向树正确答案:C3、在数据不完备时,下列哪一种方法不是贝叶斯网络的参数学习方法()A.拉普拉斯近似B.最大似然估计方法C.蒙特卡洛方法D.高斯逼近正确答案:B4、在有向图模型中,什么是条件独立性?()A.给定父节点的条件下,子节点之间独立B.所有节点之间都独立C.所有节点的状态相互独立D.任意两个节点都是独立的正确答案:A5、在概率有向图模型中,节点表示什么?()A.变量B.参数C.条件概率D.边正确答案:A6、下列哪一项表示簇中样本点的紧密程度?()A.簇个数B.簇大小C.簇描述D.簇密度正确答案:D7、闵可夫斯基距离表示为曼哈顿距离时p为:()A.1B.2C.3D.4正确答案:A8、谱聚类与K均值聚类相比,对于什么样的数据表现更好?()A.低维数据B.高维数据C.线性可分数据D.高密度数据正确答案:B9、SVM适用于什么类型的问题?()A.既可用于线性问题也可用于非线性问题B.仅适用于回归问题C.仅适用于非线性问题D.仅适用于线性问题正确答案:A10、对于在原空间中线性不可分的问题,支持向量机()A.在原空间中寻找非线性函数划分数据B.无法处理C.利用核函数把数据映射到高维空间D.在原空间中寻找线性函数划分数据正确答案:C11、LDA主题模型中的alpha参数控制着什么?()A.单词分布的稀疏性B.文档-主题分布的稀疏性C.模型大小D.模型收敛速度正确答案:B12、LDA的全称是什么?()tent Dirichlet AllocationB.Linear Discriminant Analysistent Data AnalysisD.Lin Latent Dirichlet Allocation ear Data Algorithm正确答案:A13、以下对于梯度下降法中学习率lr的阐述,正确的是()A.lr小,收敛速度较快B.lr大,收敛速度较慢C.lr小,收敛速度较慢且较不易收敛D.lr大,收敛速度较快但可能导致不收敛正确答案:D14、在EM算法中,E代表期望,M代表()A.均值B.最大化C.最小化D.均方误差正确答案:B15、梯度下降中如何有效地捕捉到目标函数的全局最优?()A.调整学习速率B.增加模型复杂度C.使用梯度下降的变种算法D.增加训练样本量正确答案:C二、多选题1、下列机器学习常用算法中哪个属于分类算法?()A.K-meansB.最小距离分类器C.KNN(K近邻)D.逻辑回归正确答案:B、C、D2、下列关于决策树的说法正确的是?()A.CART使用的是二叉树B.其可作为分类算法,也可用于回归模型C.不能处理连续型特征D.它易于理解、可解释性强正确答案:A、B、D3、下列属于k近邻算法中常用的距离度量方法的是?()A.余弦相似度B.欧式距离C.曼哈顿距离D.闵可夫斯基距离正确答案:A、B、C、D4、下列属于深度模型的是?()A.DNNB.LightgbmC.LSTMD.Seq2Seq正确答案:A、C、D5、sklearn中RFECV方法分成哪两个部分?()A.RFEB.CVC.NLPD.MM正确答案:A、B6、以下关于蒙特卡洛方法描述正确的是()A.蒙特卡洛方法计算值函数可以采用First-visit方法B.蒙特卡洛方法方差很大C.蒙特卡洛方法计算值函数可以采用Every-visit方法D.蒙特卡洛方法偏差很大正确答案:A、B、C7、为什么循环神经网络可以用来实现自动问答,比如对一句自然语言问句给出自然语言回答()A.因为自动问答可以看成是一种序列到序列的转换B.因为循环神经网络能够处理变长输入C.因为循环神经网要比卷积神经网更强大D.因为卷积神经网络不能处理字符输入正确答案:A、B8、通常有哪几种训练神经网络的优化方法()A.梯度下降法B.随机梯度下降法C.小批量随机梯度下降法D.集成法正确答案:A、B、C9、隐马尔可夫模型的三个基本问题是()A.估值问题B.寻找状态序列C.学习模型参数D.状态更新正确答案:A、B、C10、在数据不完备时,贝叶斯网络的参数学习方法有()A.高斯逼近B.蒙特卡洛方法C.拉普拉斯近似D.最大似然估计方法正确答案:A、B、C11、基于约束的方法通过统计独立性测试来学习结点间的()A.独立性B.相关性C.依赖性D.完备性正确答案:A、B12、基于搜索评分的方法,关键点在于()A.确定合适的搜索策略B.确定评分函数C.确定搜索优先级D.确定选择策略正确答案:A、B13、条件随机场需要解决的关键问题有()A.特征函数的选择B.参数估计C.模型推断D.约束条件正确答案:A、B、C14、以下关于逻辑斯蒂回归模型的描述正确的是()A.针对分类的可能性进行建模,不仅能预测出类别,还可以得到属于该类别的概率B.直接对分类的可能性进行建模,无需事先假设数据分布,这样就避免了假设分布不准确所带来的问题C.模型本质仍然是一个线性模型,实现相对简单D.逻辑斯蒂回归模型是线性回归模型正确答案:A、B、C、D15、LDA模型在做参数估计时,最常用的方法是()A.Gibbs采样方法B.变分推断C.梯度下降D.Beam search正确答案:A、B三、判断题1、关于EM算法的收敛性,EM算法理论上不能够保证收敛()正确答案:×2、多次运行,随机化初始点是对存在局部最优点的函数求解的一种方案()正确答案:√3、训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据()正确答案:×4、循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了()正确答案:√5、GIS算法的收敛速度由计算更新值的步长确定。
半监督学习中的半监督聚类算法详解(十)
半监督学习中的半监督聚类算法详解半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习范式,它利用带有标签的数据和未标签的数据来进行学习。
半监督学习在现实生活中有着广泛的应用,尤其在数据挖掘和机器学习领域中扮演着重要的角色。
在半监督学习中,半监督聚类算法是其中的一个重要分支,它旨在利用少量的标记样本和大量的未标记样本来进行聚类。
半监督聚类算法的核心思想是将已标记的数据点和未标记的数据点同时考虑在内,通过一定的方式来实现对数据的聚类。
在半监督聚类算法中,一些经典的算法如拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)、谱聚类(Spectral Clustering)和半监督K均值(Semi-Supervised K-means)等都有较为成熟的应用和理论基础。
首先,让我们来详细了解一下拉普拉斯特征映射算法。
拉普拉斯特征映射算法是一种基于图的半监督聚类算法,它通过构建数据点之间的相似度图,并利用这个图的拉普拉斯矩阵进行特征分解来实现聚类。
具体来说,拉普拉斯矩阵包括度矩阵和相似度矩阵,通过对拉普拉斯矩阵进行特征分解,可以得到数据点的特征向量,利用这些特征向量来进行聚类。
在实际应用中,拉普拉斯特征映射算法能够有效地处理高维数据和非线性数据,并且具有较好的稳健性和鲁棒性。
其次,谱聚类算法也是半监督聚类中的一个重要方法。
谱聚类算法同样是基于图的聚类方法,它通过对数据点之间的相似度矩阵进行特征分解来实现聚类。
谱聚类算法的核心思想是将数据点投影到低维空间中,然后利用这个低维空间中的数据点来进行聚类。
谱聚类算法在处理大规模数据和复杂数据时具有较好的效果,尤其在图像分割和文本聚类等领域有着广泛的应用。
最后,半监督K均值算法是一种基于K均值的半监督聚类方法。
K均值算法是一种经典的无监督聚类算法,它通过不断地迭代更新簇中心来实现聚类。
在半监督K均值算法中,除了利用未标记数据进行簇中心的更新外,还可以利用标记数据来指导聚类的过程。
聚类算法方法归纳
聚类算法方法归纳
1. K-Means 聚类:这是一种最常见的聚类算法,它通过确定 k 个初始中心点,并将每个数据点分配给最近的中心点,然后不断更新中心点的位置,直到达到最优的聚类结果。
2. 层次聚类:这种方法通过构建一棵树来表示数据的层次结构,从而实现聚类。
它可以是凝聚的(自下而上)或分裂的(自上而下)。
3. DBSCAN 聚类:基于密度的空间聚类应用程序和噪声(DBSCAN)是一种基于密度的聚类算法,它通过计算样本点之间的距离来判断样本点的密度,将样本点分为不同的簇。
4. 高斯混合模型(GMM):GMM 是一种概率模型,它假设数据是由多个高斯分布混合而成的。
通过最大化似然函数来估计模型参数,从而实现聚类。
5. OPTICS 聚类:这是一种基于密度的聚类算法,它通过计算样本点之间的距离来判断样本点的密度,将样本点分为不同的簇。
6. Agglomerative 聚类:这种方法通过不断合并最相似的两个簇来构建聚类层次结构。
7. 模型-based 聚类:这种方法使用统计模型(如混合模型、隐马尔可夫模型等)来描述数据的分布,并通过最大化模型的对数似然来确定最佳的聚类数量和成员。
这些是聚类算法的一些常见方法,每种方法都有其优缺点,适用于不同类型的数据和应用场景。
在选择聚类算法时,需要考虑数据的特征、聚类的目标以及计算效率等因素。
机器学习基本概念总结
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深度学习是机器学习的一个特定分支。
为了全面理解深度学习,我们必须深入了解机器学习的基本原理。
机器学习的本质属于应用统计学,更注重如何用计算机对复杂函数进行统计估计,较少关注为这些函数提供置信区间。
大多数机器学习算法可以分为有监督学习和无监督学习。
将优化算法、代价函数、模型、数据集等不同的算法部分结合起来,可以建立一个完整的机器学习算法。
一,余弦相似度与欧氏距离1.1,余弦相似度通过对两个文本分词,TF-IDF 算法向量化,利用空间中两个向量的夹角,来判断这两个向量的相似程度:(计算夹角的余弦,取值 0-1)•当两个向量夹角越大,距离越远,最大距离就是两个向量夹角180°;•夹角越小,距离越近,最小距离就是两个向量夹角0°,完全重合。
•夹角越小,相似度越高。
但是有可能一篇文章中的特征分类器太多,导致整个向量的维数很高,对于大数据的计算来说计算代价太大。
计算两个向量a、b的夹角余弦:我们知道,余弦定理:cos(\theta) = \frac {a^2+b^2+c^2}{2ab} ,由此推得两个向量夹角余弦的计算公式如下:cos(\theta) = \frac {ab}{||a|| \times ||b||} = \frac {x_{1}x_{2}+y_1y_2}{\sqrt{x^2_1+y^2_1}\sqrt{x^2_2+y^2_ 2}}(分子就是两个向量的内积,分母是两个向量的模长乘积)1.2,欧式距离欧式距离和 L2 范数计算公式相同。
在欧几里得空间中,欧式距离其实就是向量空间中两点之间的距离。
点 x = (x_{1}, ..., x_{n}) 和 y = (y_{1}, ...,y_{n}) 之间得欧氏距离计算公式如下:d(x,y) = \sqrt {((x_{1}-y_{1})^{2} + (x_{2}-y_{2})^{2} + ... + (x_{n}-y_{n})^{2})}1.3,余弦相似度和欧氏距离的区别•欧式距离和余弦相似度都能度量 2 个向量之间的相似度•放到向量空间中看,欧式距离衡量两点之间的直线距离,而余弦相似度计算的是两个向量之间的夹角•没有归一化时,欧式距离的范围是[0, +∞],而余弦相似度的范围是 [-1, 1];余弦距离是计算相似程度,而欧氏距离计算的是相同程度(对应值的相同程度)•在归一化的情况下,空间可以想象成一个超球面(三维)。
《图论课件第五章匹配与因子分解》课件
二、因子分解
2.1 定义
因子分解是将图进行拆分,使得每个因子都是图的 一个子图。
2.2 贪心算法
贪心算法用于在因子分解时选择边或顶点。
2.3 DAG上的匈牙利算法
用于在有向无环图上寻找因子分解的算法。
2.4 Tutte定理
用于判断一个图是否存在完美匹配。
三、应用实例
1
3.1 二分图最大匹配的应用
《图论课件第五章匹配与 因子分解》PPT课件
图论课件第五章匹配与因子分解
一、匹配
1.1 定义
匹配指的是图中的一组边,这些边不相交并且 没有公共顶点。
1.3 最大匹配
最大匹配是图中包含边数最多的匹配。
1.2 匹配的分类
分类包括完美匹配、最大匹配和最小匹配。
1.4 匈牙利算法
匈牙利算法用于寻找二分图的最大匹配。
应用于任务分配、婚姻匹配等场景。
3.2 带权二分图匹配的应用
2
应用于资源分配、工作调度等场景。
3
3.3 双倍经验的关卡通关问题
使用匹配算法解决游戏中的关卡设计问
3.4 理发店问题
4
题。
利用匹配算法解决顾客理发需要和理发 师时间安排的问题。
四、参考资料
4.1 书籍
《图论导论》、《算法导论》等
4.3 网站
Grap h Alg orithm s, Grap h Theo ry Online等
4.2 论文
Graph Matching Alg orithm s: A C om prehensive C om parison
4.4 其他资源
相关研究报告、课程讲义等
莱文斯坦 聚类算法-概述说明以及解释
莱文斯坦聚类算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述莱文斯坦聚类算法是一种基于字符串相似度的聚类方法,通过计算字符串之间的莱文斯坦距离来确定它们的相似程度,进而将相似的字符串聚合在一起。
与传统的基于欧氏距离或余弦相似度的聚类方法不同,莱文斯坦距离考虑了字符串之间的编辑操作数量,使得算法在处理拼写错误或简单文本转换时具有更好的鲁棒性。
本文将介绍莱文斯坦聚类算法的原理及其应用场景,探讨其优缺点,并展望未来在文本数据处理和信息检索领域的潜在发展。
通过深入了解和研究莱文斯坦聚类算法,读者将能够更好地理解文本数据处理中的聚类技术,为实际应用提供有益的参考和指导。
1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分中,将介绍莱文斯坦聚类算法的概述、文章结构和目的。
在正文部分将详细介绍什么是莱文斯坦聚类算法、莱文斯坦距离的概念以及莱文斯坦聚类算法的应用。
最后,结论部分将对整篇文章进行总结,评述算法的优缺点,并展望未来在该领域的发展方向。
通过这样的结构,读者可以全面了解莱文斯坦聚类算法的原理、应用以及未来发展前景。
1.3 目的莱文斯坦聚类算法是一种基于编辑距离的聚类方法,旨在利用文本、字符串等数据之间的相似度来实现有效的聚类。
本文旨在介绍莱文斯坦聚类算法的原理、应用和优缺点,帮助读者了解该算法在数据挖掘和文本处理领域的重要性和应用价值。
通过深入探讨莱文斯坦距离的概念和莱文斯坦聚类算法的实际应用案例,读者可以更加全面地了解该算法的工作原理和效果。
同时,本文还将评述莱文斯坦聚类算法的优缺点,并展望未来该算法在数据处理和信息检索领域的发展方向和潜力,为读者提供对该算法的全面认识和深入理解。
2.正文2.1 什么是莱文斯坦聚类算法:莱文斯坦聚类算法是一种基于字符串相似度的聚类算法。
在传统的聚类算法中,通常是通过计算样本之间的距离来进行聚类,而莱文斯坦聚类算法则是通过计算字符串之间的相似度来进行聚类。
莱文斯坦距离是用来衡量两个字符串之间的相似度的一种指标。
《机器学习》西瓜书习题第6章
《机器学习》西⽠书习题第6章习题6.1 试证明样本空间中任意点 \(\boldsymbol{x}\) 到超平⾯ \((\boldsymbol{w}, b)\) 的距离为式 \((6.2)\) . 设超平⾯为 \(\ell(\boldsymbol{w}, b)\) , \(\boldsymbol{x}\) 在 \(\ell\) 上的投影为 \(\boldsymbol{x_0}\) , 离超平⾯的距离为 \(r\) . 容易得\[\boldsymbol{w}\perp \ell \]\[\boldsymbol{x} = \boldsymbol{x_0} + r\frac{\boldsymbol{w}}{||\boldsymbol{w}||} \]\[\boldsymbol{w}^\mathrm{T}\boldsymbol{x_0} + b = 0 \]则有\[\boldsymbol{x_0} = \boldsymbol{x} - r\frac{\boldsymbol{w}}{||\boldsymbol{w}||} \]\[\begin{aligned} \boldsymbol{w}^\mathrm{T}(\boldsymbol{x} - r\frac{\boldsymbol{w}}{||\boldsymbol{w}||}) + b &= 0\\ \boldsymbol{w}^\mathrm{T}\boldsymbol{x} -r\frac{\boldsymbol{w}^\mathrm{T}\boldsymbol{w}}{||\boldsymbol{w}||} + b &= 0\\ \boldsymbol{w}^\mathrm{T}\boldsymbol{x} - r\frac{||\boldsymbol{w}||^2}{||\boldsymbol{w}||} + b &= 0\\ \boldsymbol{w}^\mathrm{T}\boldsymbol{x} + b &= r\frac{||\boldsymbol{w}||^2}{||\boldsymbol{w}||}\\ \end{aligned}\]即得\[r = \frac{\boldsymbol{w}^\mathrm{T}\boldsymbol{x} + b}{||\boldsymbol{w}||} \]由于距离是⼤于等于 \(0\) 的, 所以结果再加上绝对值\[r = \frac{\left|\boldsymbol{w}^\mathrm{T}\boldsymbol{x} + b\right|}{||\boldsymbol{w}||}\tag{6.2} \]6.2 试使⽤ \(\mathrm{LIBSVM}\) , 在西⽠数据集 \(3.0\alpha\) 上分别⽤线性核和⾼斯核训练⼀个 \(\mathrm{SVM}\) , 并⽐较其⽀持向量的差别.6.3 选择两个 \(\mathrm{UCI}\) 数据集, 分别⽤线性核和⾼斯核训练⼀个 \(\mathrm{SVM}\) , 并与 \(\mathrm{BP}\) 神经⽹络和 \(\mathrm{C4.5}\) 决策树进⾏实验⽐较.6.4 试讨论线性判别分析与线性核⽀持向量机在何种条件下等价. 线性判别分析能够解决 \(n\) 分类问题, ⽽ \(\mathrm{SVM}\) 只能解决⼆分类问题, 如果要解决 \(n\) 分类问题要通过 \(\mathrm{OvR(One\ vs\ Rest)}\) 来迂回解决. 线性判别分析能将数据以同类样例间低⽅差和不同样例中⼼之间⼤间隔来投射到⼀条直线上, 但是如果样本线性不可分, 那么线性判别分析就不能有效进⾏, ⽀持向量机也是. 综上, 等价的条件是:数据有且仅有 2 种, 也就是说问题是⼆分类问题.数据是线性可分的.6.5 试述⾼斯核 \(\mathrm{SVM}\) 与 \(\mathrm{RBF}\) 神经⽹络之间的联系. 实际上都利⽤了核技巧, 将原来的数据映射到⼀个更⾼维的空间使其变得线性可分.6.6 试析 \(\mathrm{SVM}\) 对噪声敏感的原因. \(\mathrm{SVM}\) 的特性就是 "⽀持向量" . 即线性超平⾯只由少数 "⽀持向量" 所决定. 若噪声成为了某个 "⽀持向量" —— 这是⾮常有可能的. 那么对整个分类的影响是巨⼤的.反观对率回归, 其线性超平⾯由所有数据共同决定, 因此⼀点噪声并⽆法对决策平⾯造成太⼤影响.6.7 试给出试 \((6,52)\) 的完整 \(\mathrm{KKT}\) 条件.\(\mathrm{KKT}\) 条件:\[\begin{cases} \xi_i \geqslant 0\\ \hat{\xi}_i \geqslant 0\\ f(\boldsymbol{x}_i) - y_i - \epsilon - \xi_i \leqslant 0\\ y_i - f(\boldsymbol{x}_i) - y_i - \epsilon - \hat{\xi}_i \leqslant 0\\ \mu_i\geqslant 0\\ \hat{\mu}_i \geqslant 0\\ \alpha_i \geqslant 0\\ \hat{\alpha}_i \geqslant 0\\ \mu_i\xi_i = 0\\ \hat{\mu}_i\hat{\xi}_i = 0\\ \alpha_i(f(\boldsymbol{x}_i) - y_i - \epsilon - \xi_i) = 0\\ \hat{\alpha}_i(y_i - f(\boldsymbol{x}_i) - y_i - \epsilon - \hat{\xi}_i) = 0 \end{cases}\]6.8 以西⽠数据集 \(3.0\alpha\) 的 "密度" 为输⼊, "含糖率" 为输出, 试使⽤ \(\mathrm{LIBSVM}\) 训练⼀个 \(\mathrm{SVR}\).6.9 试使⽤核技巧推⼴对率回归, 产⽣ "核对率回归" . 可以发现, 如果使⽤対率损失函数 \(\ell_{log}\) 来代替式 \((6.29)\) 中的 \(0/1\) 损失函数, 则⼏乎就得到了対率回归模型 \((3.27)\) . 我们根据原⽂, 将损失函数换成 \(\ell_{log}\), 再使⽤核技巧, 就能实现 "核対率回归" .6.10* 试设计⼀个能显著减少 \(\mathrm{SVM}\) 中⽀持向量的数⽬⽽不显著降低泛化性能的⽅法. 可以将⼀些冗余的⽀持向量去除到只剩必要的⽀持向量. ⽐如在⼆维平⾯, 只需要 \(3\) 个⽀持向量就可以表达⼀个⽀持向量机, 所以我们将⽀持向量去除到只剩 \(3\) 个.更⼴泛的情况是, 若是 \(n\) 维平⾯, 那么只需要 \(n + 1\) 个⽀持向量就能表达⼀个⽀持向量机.资料推荐。
分解聚类法的原理和步骤
分解聚类法的原理和步骤分解聚类法是一种常见的聚类算法,也被称为层次聚类法。
它通过一系列的迭代过程将数据对象逐步合并到同一类或将同一类数据对象分裂为不同的类,最终形成一棵树状的聚类结果。
该方法基于一种自底向上的策略,将数据逐步分解为更小的聚类,直到只剩下一个数据对象。
分解聚类法的基本原理是通过计算不同聚类间的相似度将数据对象逐步合并或分裂。
通过计算不同数据对象之间的相似度,可以量化它们之间的距离或相似程度。
具体来说,分解聚类法采用以下两种方式计算不同聚类间的相似度:1. 相异度度量:通过计算不同聚类的质心(可以是数据对象的平均值)之间的距离,可以定义不同聚类间的相异度。
距离度量常用的包括欧式距离和曼哈顿距离等。
2. 相关系数度量:通过计算不同聚类间数据对象之间的相关系数,可以定义不同聚类间的相似度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
基于以上相似度度量,分解聚类法的步骤如下:1. 初始化:将每个数据对象视为一个独立的聚类,形成数据集合D={d1, d2, ..., dn},其中n为数据对象的数量。
2. 计算聚类之间的相似度:根据选择的相似度度量方法,计算不同聚类之间的相似度,得到一个相似度矩阵。
3. 合并相似的聚类:从相似度矩阵中找到相似度最高的一对聚类,将它们合并为一个新的聚类。
合并时,可以采用不同的策略,如单链接、完全链接或均值链接等。
4. 更新相似度矩阵:在合并聚类后,需要更新相似度矩阵,以反映新聚类与其他聚类间的相似度。
5. 重复步骤3和步骤4,直到满足某个停止条件,如达到预设的聚类数目或相似度阈值。
6. 形成聚类树:将所有的聚类合并和分裂的过程绘制成一棵树状图,树的节点表示每一次合并或分裂的聚类。
7. 根据需求选择聚类结果:根据聚类树的结构,可以选择不同的聚类结果,如选择特定的层次划分、根据相似度阈值划分或根据聚类数目划分等。
分解聚类法的优点是不需要预先指定聚类的数目,而且可以根据实际需求选择不同的聚类结果。
《机器学习》西瓜书习题第4章
《机器学习》西⽠书习题第4章习题4.1 试证明对于不含冲突数据 (即特征向量完全相同但标记不同) 的训练集, 必存在与训练集⼀致 (即训练误差为 0)的决策树. 既然每个标记不同的数据特征向量都不同, 只要树的每⼀条 (从根解点到⼀个叶节点算⼀条) 枝⼲代表⼀种向量, 这个决策树就与训练集⼀致.4.2 试析使⽤ "最⼩训练误差" 作为决策树划分选择准则的缺陷. 4.1 说明了如果数据不冲突, 可以完全拟合数据集, 这正是使⽤ "最⼩训练误差" 作为决策树划分选择准则的结果. ⽽这是绝对的过拟合.4.3 试编程实现基于信息熵进⾏划分选择的决策树算法, 并为表 4.3 中数据⽣成⼀棵决策树.4.4 试编程实现基于基尼指数进⾏划分选择的决策树算法, 为表 4.2 中数据⽣成预剪枝、后剪枝决策树, 并与未剪枝决策树进⾏⽐较.4.5 试编程实现基于対率回归进⾏划分选择的决策树算法, 并为表 4.3 中数据⽣成⼀棵决策树.4.6 试选择 4 个 UCI 数据集, 对上述 3 种算法所产⽣的未剪枝、预剪枝、后剪枝决策树进⾏实验⽐较, 并进⾏适当的统计显著性检验.4.7 图 4.2 是⼀种递归算法, 若⾯临巨量数据, 则决策树的层数会很深, 使⽤递归⽅法易导致 "栈" 溢出. 试使⽤ "队列" 数据结构, 以参数 MaxDepth 控制树的最⼤深度, 写出与图 4.2 等价、但不使⽤递归的决策树⽣成算法. 伪代码:4.8* 试将决策树⽣成的深度优先搜索过程修改为⼴度优先搜索, 以参数 MaxNode 控制树的最⼤结点数, 将题 4.7 中基于队列的决策树算法进⾏改写. 对⽐题 4.7 中的算法, 试析哪种⽅式更易于控制决策树所需存储不超出内存. 4.7 其实已经是⼴度优先搜索了... 防⽌内存溢出就是要让深度优先搜索不要递归过深, ⼴度优先搜索不要太多结点在同⼀个深度, 因此如果树⽐较长, 建议⽤⼴度优先搜索, 如果树⽐较宽, 建议⽤深度优先搜索.4.9 试将 4.4.2 节对缺失值的处理机制推⼴到基尼指数的计算中去.ρ=∑x ∈˜D w x∑x ∈D w x ˜p k =∑x ∈˜D k w x∑x ∈˜D w x (1⩽\tilde{r}_v = \frac{\sum_{\boldsymbol{x}\in \tilde{D}^v}w_{\boldsymbol{x}}}{\sum_{\boldsymbol{x}\in \tilde{D}}w_{\boldsymbol{x}}}\quad{(1 \leqslant v \leqslant V)} w_{\boldsymbol{x}} 是权值, 初始化为 1 . 那么推⼴后的基尼指数为:# 输⼊: 训练集 D# 属性集 A array[0] = [D, A]for D, A in array:⽣成节点node;if D 中样本全属于同⼀类别C:将node 标记为C 类叶节点continueelif A = 空 or D 中样本在A 上取值相同:将node 标记为叶节点, 其类别标记为D 中样本数最多的类continue从A 中选择最优划分属性afor a_v in a 每个取值:为node ⽣成⼀个分⽀, 令D_v 表⽰D 在a 上取值为a_v 的样本⼦集if D_v == null:将分⽀节点标记为叶节点, 其类别标记为D 中样本最多的类continueelifarray.append([D_v, A \ {a}])# 输出: 以node 为根节点的⼀棵决策树Loading [MathJax]/jax/element/mml/optable/SuppMathOperators.js\mathrm{Gini}(D) = 1 - \sum_{k = 1}^{| \mathcal{Y}|}\tilde{p}_k^2\mathrm{Gini\_index}(D, a) = \rho\sum_{v = 1}^{V}\tilde{r}_v\mathrm{Gini}(\tilde{D}^v) 同时如果按某属性a划分, 那么某个缺失该属性的样本按照总体属性⽐例改变权值进⼊下⼀结点 (见书\mathrm{P}88).4.10 从⽹上下载或⾃⼰编程实现任意⼀种多变量决策树算法, 并观察其在西⽠数据集3.0上产⽣的结果.。
图像分割——谱聚类
谱聚类——聚类原理(Laplacian)
Laplacian矩阵 假设无向图G被划分为G1和G2两个子图,该图的定点数为:n = |V|,用q表示n维指示向 量,每个分量定义如下
谱聚类——聚类原理(分割方法)
2、Normalized Cut 定义d1 = Cut(G1,G),d2 = Cut(G2,G) 所以Ncut(G1,G2) =
其中
用泛化的Rayleigh quotient表示为
那问题就变成求解下特征系统的特征值和特征向量:
谱聚类——求特征向量及聚类
3 、求出L的前k个特征值以及对应的特征向量 a.2-way:将原始样本数据映射到一维空间(k=1); 求出最小的两个特征值,由于最小的特征值为0,所以实际只剩下一个特征值和一 对应的n维特征向量,将这个特征向量进行分类,分为两类。再到每一个子图中迭 代的进行2-way分类。 b. k-way;将原始样本数据映射到由k个正交向量组成的k维空间S。 求出最小的k个特征值,用k-means等聚类方法将n*k矩阵进行分类,第i行表示的数 字即为第i个顶点属于的类别 如何选择K,可以采用启发式方法,比如,发现第1到m的特征值都挺小的,到了 m+1突然变成较大的数,那么就可以选择K=m; ’
可知
所以得到
Laplacian矩阵特点: 1、L为半正定矩阵,所有的特征值都大于0 2、L矩阵有唯一的0特征值,其对应的特征向量为[1,1,……1]T
谱聚类——聚类原理(分割方法)
1、Minimum Cut 定义 ,此时的Cut函数变为
q T Lq Cut(G1, G 2) 4
聚类算法介绍
聚类算法介绍聚类算法是一种常见的机器学习算法,它可以将数据集中的数据按照相似度进行分组,从而实现对数据的分类和分析。
聚类算法在数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
聚类算法的基本思想是将数据集中的数据按照相似度进行分组,使得同一组内的数据相似度较高,不同组之间的数据相似度较低。
聚类算法的核心是相似度度量和聚类方法。
相似度度量是指对数据之间的相似程度进行度量的方法。
常用的相似度度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
不同的相似度度量方法适用于不同的数据类型和应用场景。
聚类方法是指将数据集中的数据按照相似度进行分组的具体方法。
常用的聚类方法有层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
不同的聚类方法适用于不同的数据类型和应用场景。
层次聚类是一种自下而上的聚类方法,它从每个数据点开始,逐步将相似的数据点合并成一个聚类,直到所有数据点都被合并为一个聚类。
层次聚类的优点是可以得到聚类的层次结构,缺点是计算复杂度较高。
K均值聚类是一种基于距离的聚类方法,它将数据集中的数据分为K个聚类,每个聚类的中心点是该聚类中所有数据点的平均值。
K均值聚类的优点是计算复杂度较低,缺点是对初始聚类中心的选择比较敏感。
密度聚类是一种基于密度的聚类方法,它将数据集中的数据分为若干个密度相连的区域,每个区域对应一个聚类。
密度聚类的优点是可以处理不规则形状的聚类,缺点是对参数的选择比较敏感。
聚类算法是一种常见的机器学习算法,它可以将数据集中的数据按照相似度进行分组,从而实现对数据的分类和分析。
不同的相似度度量方法和聚类方法适用于不同的数据类型和应用场景,需要根据具体情况进行选择。
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1
of graphs. With respect to the latter characterization, both parity and distance-hereditary graphs are generable, starting from a single vertex, using the following operations: extensions obtained by adding true and false twins or by adding certain bipartite graphs. The latter operation appends an arbitrary bipartite graph for parity graphs 10], and the smallest nontrivial bipartite graph for distance-hereditary graphs 16]. Both metric and generative de nitions stress the gap between the two classes: distancehereditary graphs cover only a little part of parity graphs. Moreover, di erent computational properties of these classes con rme this gap. By observing results about algorithmic studies on classic optimization problems, we notice that steiner tree, connected domination, and hamiltonian path problems are NP-complete in parity graphs, because they are in bipartite graphs 23, 25], and are solvable in polynomial time for distance-hereditary graphs 16, 26]. Another fundamental problem in the algorithmic graph theory is the isomorphism problem. It is still open for general graphs 17] and in 6] the problem of bipartite graph isomorphism has been proved to be isomorphism complete, that is, polynomial-time equivalent to graph isomorphism in general. However, in the class of distance-hereditary graphs isomorphism problem is solvable in polynomial time 3] (see Figure 1). The aim of this work is to de ne and to characterize graph classes between distancehereditary and parity graph classes, providing in this way a reference framework for studying the computational complexity of fundamental graph problems (for a survey on special graph classes see 8]). Each of the de ned new classes could represent a class larger than those already known for which the above mentioned problems have polynomial time algorithms. To this end, we de ne an entire family of graph classes, where each class is generated, starting from a single vertex, by the following operations: extensions obtained by adding true and false twins or by adding graphs from a given subclass C of bipartite graph class. In this way for any particular class of bipartite graphs, we have a corresponding class in the family. We prove that such a family of classes forms a lattice with respect to inclusion relation, whose bottom and top elements are the class of the distance-hereditary graphs and the class of the parity graphs, respectively. Moreover, in order to show that the de ned lattice has in nitely many elements, we de ne an in nite succession of distinct elements 0; 1; 2; : : :, starting from the bottom and reaching the top element. Since algorithmic solutions for optimization problems strongly depend on structural characterizations of considered graphs, we investigate the strucure of graphs in the family by means of graph decomposition techniques. In fact, a powerful tool for obtaining e cient solutions to graph problems is the divide-and-conquer paradigm, and one of its manifestations is graph decomposition. In 14] Cunningham introduced the split decomposition of graphs to generalize the well-understood substitution decomposition theory (see 24] for a survey article). Split decomposition has been used to characterize distance-hereditary, circle, and circular-arc graphs, giving e cient algorithms for the recognition 18, 27, 22] and the isomorphism 3, 22] problems. Based on split decomposition, we give a characterization for each class in the lattice, de ning the decomposition structure of graphs in an arbitrary class. A consequence of this result is the development of a polynomial time recognition algorithm for classes in the family. This result represents a generalization to each class in the family of the result previously provided by the same authors for the class of parity graphs 11]. Moreover, since the proposed 2
Graph Classes between Parity and Distance-Hereditary Graphs
Sera no Cicerone
Gabriele Di Stefano
fcicerone,gabrieleg@infolab.ing.univaq.it
Dipartimento di Ingegneria Elettrica Universita degli Studi di L'Aquila I-67040 Monteluco di Roio - L'Aquila - Italy
A preliminary version of this paper was presented at the 1st Conference on Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science (DMTCS'96), December 9-13, Auckland, NZ, 1996 (see 12]
Abstract
Keywords: Parity graphs, distance-hereditary graphs, Cunningham decomposition, recognition problem, isomorphism problem.Βιβλιοθήκη 1 Introduction