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无监督学习：通过无标签的数据，学习数据的分布或数据与数据之间的关系。 1. 降维算法 1 定义：用低维的概念去类比高维的概念．将高维的图形转化为低维的图形的方法。 1.1. 算法模块 ：PCA算法、NMF（非负矩阵分解）算法、LDA算法等。 1.2. Python库 ：sklearn.decomposution； 2. 主成分分析( PCA )降维算法 1 主成分分析：主成分分析( Principal Component Analysis, PCA )是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与 可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变

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情感识别 机器学习算法将人脸分为七类（即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性）之一。

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近年来谱聚类算法被广泛应用于图像分割领域，而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。 针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题，提出了基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法。该算法利用超像素将彩色图像进行预分割，利用用户提供的少量标记信息构造预分割区域的基于半监督的模糊相似性测度，利用该相似性测度构造预分隔区域的相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对预分割区域进行划分得到最终的图像分割结果。由于少量标记信息和模糊理论的引入，提高了传统谱聚类的分割性能，对比实验也表明该算法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。