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库加 使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类 COUGAR是一个系统，能够减少高维恶意软件行为数据，并借助多目标遗传算法来优化该数据的聚类，以标记未知恶意软件。 此与以下论文相关： 和 。 2020年。COUGAR：使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类。 在2020年7月8日至12日在墨西哥坎昆举行的遗传与进化计算会议（ ）上。 ACM，美国纽约，纽约，共9页。 建立 设置virtualenv： # This may require you to install the python3-venv package # You can do so on a Debian-based s

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重要说明：此工具箱仅支持ArcGIS Pro 和 ArcGIS 10.6 或更高版本。不要浪费时间在 ArcGIS 10.5 或更早版本上尝试。 用户手册：https://www.whiteboxgeo.com/manual/wbt_book/preface.html WhiteboxTools-ArcGI 例如成本-距离分析、距离缓冲和栅格重分类。遥感和图像处理任务包括图像增强（例如全色锐化、对比度调整）、图像拼接、大量过滤操作、简单分类（k-means）和常见的图像变换。白盒工具还包含用于空间水文分析（例如流量累积、流域划定、河流网络分析、汇移除）、地形分析（例如常见地形指数，如坡度、曲率、湿度指数、山体阴影；测高分析；多尺度地形）的高级工具位置分析）和激光雷达数据处理。LiDAR 点云可以被查询（LidarInfo、LidarHistogram）、分割、平铺和连接，分析异常值，插值到栅格（DEM，强度图像），并且可以对地面点进行分类或过滤。白盒工具不是制图或空间数据可视化包；相反，它旨在用作其他数据可视化软件（主要是 GIS）的分析后端。

2009年新书，非扫描 Contents List of Figures xiii List of Tables xix Introduction xxi About the Editors xxvii Contributor List xxix 1 Analysis of Text Patterns Using Kernel Methods 1 Marco Turchi, Alessia Mammone, and Nello Cristianini 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 General Overview on Kernel Methods . . . . . . . 1 1.2.1 Finding Patterns in Feature Space . . . . . . . . . . . 5 1.2.2 Formal Properties of Kernel Functions . . . . . . . . . 8 1.2.3 Operations on Kernel Functions . . . . . . . . . . . . 10 1.3 Kernels for Text . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.1 Vector SpaceModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.2 Semantic Kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.3.3 String Kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4 Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5 Conclusion and Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2 Detection of Bias in Media Outlets with Statistical Learning Methods 27 Blaz Fortuna, Carolina Galleguillos, and Nello Cristianini 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2 Overview of the Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.3 Data Collection and Preparation . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.1 Article Extraction from HTML Pages . . . . . . . . . 31 2.3.2 Data Preparation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.3 Detection of Matching News Items . . . . . . . . . . . 32 2.4 News Outlet Identification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.5 Topic-Wise Comparison of Term Bias . . . . . . . . . . . . . 38 2.6 News OutletsMap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.6.1 Distance Based on Lexical Choices . . . . . . . . . . . 42 vii © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC viii 2.6.2 Distance Based on Choice of Topics . . . . . . . . . . 43 2.7 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.9 Appendix A: Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . 48 2.10 Appendix B: Bag of Words and Vector Space Models . . . . . 48 2.11 Appendix C: Kernel Canonical Correlation Analysis . . . . . 49 2.12 Appendix D: Multidimensional Scaling . . . . . . . . . . . . . 50 3 Collective Classification for Text Classification 51 Galileo Namata, Prithviraj Sen, Mustafa Bilgic, and Lise Getoor 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.2 Collective Classification: Notation and Problem Definition . . 53 3.3 Approximate Inference Algorithms for Approaches Based on Local Conditional Classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.1 Iterative Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.3.2 Gibbs Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.3.3 Local Classifiers and Further Optimizations . . . . . . 55 3.4 Approximate Inference Algorithms for Approaches Based on Global Formulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.4.1 Loopy Belief Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.4.2 Relaxation Labeling via Mean-Field Approach . . . . 59 3.5 Learning the Classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6 Experimental Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6.1 Features Used . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6.2 Real-World Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6.3 Practical Issues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.7 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.9 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4 Topic Models 71 David M. Blei and John D. Lafferty 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2 Latent Dirichlet Allocation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 4.2.1 Statistical Assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 4.2.2 Exploring a Corpus with the Posterior Distribution . . 75 4.3 Posterior Inference for LDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.3.1 Mean Field Variational Inference . . . . . . . . . . . . 78 4.3.2 Practical Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 4.4 Dynamic Topic Models and Correlated Topic Models . . . . . 82 4.4.1 The Correlated Topic Model . . . . . . . . . . . . . . 82 4.4.2 The Dynamic Topic Model . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.5 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC ix 5 Nonnegative Matrix and Tensor Factorization for Discussion Tracking 95 Brett W. Bader, Michael W. Berry, and Amy N. Langville 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.1.1 Extracting Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.1.2 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.2 Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.3 Tensor Decompositions and Algorithms . . . . . . . . . . . . 98 5.3.1 PARAFAC-ALS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.3.2 Nonnegative Tensor Factorization . . . . . . . . . . . . 100 5.4 Enron Subset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.4.1 TermWeighting Techniques . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.5 Observations and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 5.5.1 Nonnegative Tensor Decomposition . . . . . . . . . . . 105 5.5.2 Analysis of Three-Way Tensor . . . . . . . . . . . . . 106 5.5.3 Analysis of Four-Way Tensor . . . . . . . . . . . . . . 108 5.6 Visualizing Results of the NMF Clustering . . . . . . . . . . . 111 5.7 FutureWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 6 Text Clustering with Mixture of von Mises-Fisher Distributions 121 Arindam Banerjee, Inderjit Dhillon, Joydeep Ghosh, and Suvrit Sra 6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 6.2 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 6.3 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.3.1 The von Mises-Fisher (vMF) Distribution . . . . . . . 124 6.3.2 Maximum Likelihood Estimates . . . . . . . . . . . . . 125 6.4 EMon aMixture of vMFs (moVMF) . . . . . . . . . . . . . . 126 6.5 Handling High-Dimensional Text Datasets . . . . . . . . . . . 127 6.5.1 Approximating κ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 6.5.2 Experimental Study of the Approximation . . . . . . . 130 6.6 Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 6.7 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 6.7.1 Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6.7.2 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.7.3 Simulated Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.7.4 Classic3 Family of Datasets . . . . . . . . . . . . . . . 140 6.7.5 Yahoo News Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 6.7.6 20 Newsgroup Family of Datasets . . . . . . . . . . . . 143 6.7.7 Slashdot Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 6.8 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.9 Conclusions and Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC x 7 Constrained Partitional Clustering of Text Data: An Overview 155 Sugato Basu and Ian Davidson 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 7.2 Uses of Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 7.2.1 Constraint-Based Methods . . . . . . . . . . . . . . . 157 7.2.2 Distance-BasedMethods . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 7.3 Text Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 7.3.1 Pre-Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 7.3.2 DistanceMeasures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 7.4 Partitional Clustering with Constraints . . . . . . . . . . . . 163 7.4.1 COP-KMeans . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 7.4.2 Algorithms with Penalties – PKM, CVQE . . . . . . . 164 7.4.3 LCVQE: An Extension to CVQE . . . . . . . . . . . . 167 7.4.4 Probabilistic Penalty – PKM . . . . . . . . . . . . . . 167 7.5 Learning Distance Function with Constraints . . . . . . . . . 168 7.5.1 Generalized Mahalanobis Distance Learning . . . . . . 168 7.5.2 Kernel Distance Functions Using AdaBoost . . . . . . 169 7.6 Satisfying Constraints and Learning Distance Functions . . . 170 7.6.1 Hidden Markov Random Field (HMRF) Model . . . . 170 7.6.2 EMAlgorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 7.6.3 Improvements to HMRF-KMeans . . . . . . . . . . . 173 7.7 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 7.7.1 Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 7.7.2 Clustering Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 7.7.3 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 7.7.4 Comparison of Distance Functions . . . . . . . . . . . 176 7.7.5 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 7.8 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 8 Adaptive Information Filtering 185 Yi Zhang 8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 8.2 Standard EvaluationMeasures . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 8.3 Standard Retrieval Models and Filtering Approaches . . . . . 190 8.3.1 Existing Retrieval Models . . . . . . . . . . . . . . . . 190 8.3.2 Existing Adaptive Filtering Approaches . . . . . . . . 192 8.4 CollaborativeAdaptive Filtering . . . . . . . . . . . . . . . . 194 8.5 Novelty and Redundancy Detection . . . . . . . . . . . . . . . 196 8.5.1 Set Difference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 8.5.2 Geometric Distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 8.5.3 Distributional Similarity . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 8.5.4 Summary of Novelty Detection . . . . . . . . . . . . . 201 8.6 Other Adaptive Filtering Topics . . . . . . . . . . . . . . . . 201 8.6.1 Beyond Bag ofWords . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC xi 8.6.2 Using Implicit Feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 8.6.3 Exploration and Exploitation Trade Off . . . . . . . . 203 8.6.4 Evaluation beyond Topical Relevance . . . . . . . . . 203 8.7 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 9 Utility-Based Information Distillation 213 Yiming Yang and Abhimanyu Lad 9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 9.1.1 Related Work in Adaptive Filtering (AF) . . . . . . . 213 9.1.2 Related Work in Topic Detection and Tracking (TDT) 214 9.1.3 Limitations of Current Solutions . . . . . . . . . . . . 215 9.2 A Sample Task . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 9.3 Technical Cores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 9.3.1 Adaptive Filtering Component . . . . . . . . . . . . . 218 9.3.2 Passage Retrieval Component . . . . . . . . . . . . . . 219 9.3.3 Novelty Detection Component . . . . . . . . . . . . . 220 9.3.4 Anti-Redundant Ranking Component . . . . . . . . . 220 9.4 EvaluationMethodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 9.4.1 Answer Keys . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 9.4.2 Evaluating the Utility of a Sequence of Ranked Lists . 223 9.5 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 9.6 Experiments and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 9.6.1 Baselines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 9.6.2 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 9.6.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 9.7 Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 9.8 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 10 Text Search-Enhanced with Types and Entities 233 Soumen Chakrabarti, Sujatha Das, Vijay Krishnan, and Kriti Puniyani 10.1 Entity-Aware Search Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . 233 10.1.1 Guessing Answer Types . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 10.1.2 Scoring Snippets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 10.1.3 Efficient Indexing and Query Processing . . . . . . . . 236 10.1.4 Comparison with Prior Work . . . . . . . . . . . . . . 236 10.2 Understanding the Question . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 10.2.1 Answer Type Clues in Questions . . . . . . . . . . . . 239 10.2.2 Sequential Labeling of Type Clue Spans . . . . . . . . 240 10.2.3 From Type Clue Spans to Answer Types . . . . . . . . 245 10.2.4 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 10.3 Scoring Potential Answer Snippets . . . . . . . . . . . . . . . 251 10.3.1 A ProximityModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 10.3.2 Learning the Proximity Scoring Function . . . . . . . 255 10.3.3 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 10.4 Indexing and Query Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC xii 10.4.1 Probability of a Query Atype . . . . . . . . . . . . . . 262 10.4.2 Pre-Generalize and Post-Filter . . . . . . . . . . . . . 262 10.4.3 Atype Subset Index Space Model . . . . . . . . . . . . 265 10.4.4 Query Time BloatModel . . . . . . . . . . . . . . . . 266 10.4.5 Choosing an Atype Subset . . . . . . . . . . . . . . . . 269 10.4.6 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 10.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 10.5.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 10.5.2 Ongoing and Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . 273 © 2009

基于深度学习的生物信息学聚类方法 ”期刊的“”中发表的论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码和补充材料。 此仓库将定期更新。 特别是，将添加更完整的Jupyter笔记本。 在本文中，我们回顾了基于深度学习的聚类分析方法，包括网络训练，表示学习，参数优化和制定聚类质量指标。 我们还讨论了在不同的场景（例如生物成像，基因表达聚类）中，基于不同的自动编码器体系结构（例如，香草，变异，LSTM和卷积）的表示学习如何比基于ML的方法（例如，PCA）更有效。 ，以及将生物医学文本聚类。 基于深度学习的无监督/聚类方法，链接到论文和代码 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法，论文链接和代码的列表。 此外，还将列出提出新方法和论文的文章。 敬请期待！ 标题 文章 会议/期刊 代码 卷积自动编码器（DCEC）的深度聚类 ICONIP'2017 用于一致性培训（UDA）的无监督数据增强 Arx

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kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。其实现步骤如下： (1) 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 (2) 计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 (3) 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 (4) 重复步骤2、3直到满足某个终止条件。终止条件可以是聚类中心再发生变化或者误差平方和局部最小等。 此代码可直接运行，在此基础上进行二次开发任务！