使用無監督認知進行知識發現

無監督認知是一種新型的無監督學習算法,專注於對學習數據進行建模。本文提出三種技術,利用已訓練的無監督認知模型進行知識發現。具體包括:模式挖掘技術、基於模式挖掘的特徵選擇技術,以及基於特徵選擇的維度降低技術。目的是識別出相關和無關的特徵,並利用這些特徵構建模型,從中提取有意義的模式。實驗結果表明,這些提議超越了現有的知識發現技術。