微信:HuangL1121
QQ号:1224848052
团队:MATLAB代做|MATLAB专业代做|硕士博士代写
地址:北京市-朝阳区-双柳北街18号院
当前位置:首页 > 图像语音 > matlab研究生代做|基于K-means和Label+Propagation的半监督网页分类
项目案例
matlab研究生代做|基于K-means和Label+Propagation的半监督网页分类
matlab研究生代做|基于K-means和Label+Propagation的半监督网页分类
产品说明:

首先“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”的整合,并不是两个算法的简单拼凑,这里,实际上结合了“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”两者算法的思想。根据你提供的算法思想,算法的基本步骤是:

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

输入:数据集(其中训练样本和测试样本分别占一定的比例)和图像其中有少量样本已被标记类别,而且每一类至少标记一个训练样本。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

Step1计算少量有标记样本的均值,得到c(类别数目)个初始聚类中心点;

Step2使用欧式距离计算未标记数据到c个初始中心点的距离,将未标记样本分配到距离中心点最近的那类中,划分出c个簇;

Step3使用测地距离的相似性度量方法,选择各个簇中相似度大于等于0.9的()个(各个簇中的数目不一样)样本,求它们的均值,作为c个新中心点以及得到c个平均半径

Step4循环(2)(3),直到c个中心点固定;

Step5)个样本以及距离各个中心点半径内的样本进行标记;

Step6用基于局部和全局一致性算法对剩下的未标记的样本进行标记,其中已标记数据只使用c个中心点;(已有现成的程序)

Step7在全部样本标记完后,再计算出各个类的c个中心点。

Step8对于新的测试数据,通过计算测试数据与各个中心点的相似度,选择可信度最高的进行标记。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

输出:分别将数据集分成已标记和未标记以及测试数据集三部分,其中测试数据集占30%的比例,已标记和未标记的共占70%。用10折交叉验证法进行测试,输出F1-measure各个指标的结果,输出分类后的图像及指标结果。以已标记数据作为训练集,保证每个类别有一个已标记的训练集,然后按照不同的比例扩展训练集,一个数据集的precisionrecall测试结果都是未标记数据和测试数据结果的均值。对数据集按已标记数据占得不同比例进行测试。


上一篇:matlab代做|FPGA代做|MAX-SUM算法的仿真与分析

版权所有: MATLAB代做|MATLAB专业代做|硕士博士代写 Copyright © 2018 All rights reserved.
微信:HuangL1121 QQ:1224848052
地址:北京市-朝阳区-双柳北街18号院

扫一扫,关注我们