基于数据密度的半监督自训练分类算法
Self-training semi-supervised classification based on density of data
广东工业大学 应用数学学院, 广州 510520
摘要
在实际的分类任务中，无标记样本数量充足而有标记样本数量稀少的情况经常出现，目前处理这种情况的常用方法是半监督自训练分类算法。提出了一种基于数据密度的半监督自训练分类算法，该算法首先依据数据的密度对数据集进行划分，从而确定数据的空间结构；然后再按照数据的空间结构对分类器进行自训练的迭代，最终得到一个新的分类器。在UCI中六个数据集上的实验结果表明，与三种监督学习算法以及其分别对应的自训练版本相比，提出的算法分类效果更好。
基金项目
广州市科技计划资助项目(201707010435)
广东省研究生教育创新改革项目(2014JGXM-MS17)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0753
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1072-1074
文章编号: 1001-3695(2019)04-025-1072-03
发布历史
[2019-04-05] 印刷出版
引用本文
艾震鹏, 王振友. 基于数据密度的半监督自训练分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (4): 1072-1074. (Ai Zhenpeng, Wang Zhenyou. Self-training semi-supervised classification based on density of data [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (4): 1072-1074. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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