首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

协同半监督的构造性学习方法
引用本文:李萍,吴涛.协同半监督的构造性学习方法[J].计算机工程与应用,2015(3):129-132,207.
作者姓名:李萍  吴涛
作者单位:1. 阜阳师范学院 信息工程学院,安徽 阜阳,236041
2. 安徽大学 智能计算与信号处理教育部重点实验室,合肥,230039
基金项目:国家自然科学基金(No.71371011);安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(No.KJ2013A033);阜阳师范学院自然科学项目(No.2012FSKJ11);阜阳师范学院校级项目(No.2014FSKJ17)
摘    要:利用构造性学习(CML)算法训练分类器需要大量已标记样本,然而获取大量已标记的样本较为困难。为此,提出了一种协同半监督的构造性学习算法。将已标记样本等分为三个训练集,分别使用构造性学习算法训练三个单分类器,以共同投票的方式对未标记样本进行标记,从而依次扩充三个单分类器训练集直到不能再扩充为止。将三个训练集合并训练出最终的分类器。选取UCI数据集进行实验,结果表明,与CML算法、Tri-CML算法、NB算法及Tri-NB相比,该方法的分类更为有效。

关 键 词:半监督学习  构造性机器学习  co-training算法  tri-training算法  覆盖算法

Constructive learning method based on co-training algorithm
LI Ping , WU Tao.Constructive learning method based on co-training algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2015(3):129-132,207.
Authors:LI Ping  WU Tao
Affiliation:LI Ping;WU Tao;College of Information Engineering, Fuyang Teacher’s College;Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing, Ministry of Education, Anhui University;
Abstract:
Keywords:semi-supervised  constructive machine learning  co-training algorithm  tri-training algorithm  covering
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号