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多标记学习主要用于解决因单个样本对应多个概念标记而带来的歧义性问题,而半监督多标记学习是近年来多标记学习任务中的一个新的研究方向,它试图综合利用少量的已标记样本和大量的未标记样本来提高学习性能。为了进一步挖掘未标记样本的信息和价值并将其应用于文档多标记分类问题,该文提出了一种基于Tri-training的半监督多标记学习算法(MKSMLT),该算法首先利用k近邻算法扩充已标记样本集,结合Tri-training算法训练分类器,将多标记学习问题转化为标记排序问题。实验表明,该算法能够有效提高文档分类性能。 相似文献
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针对在求解半监督多标记分类问题时通常将其分解成若干个单标记半监督二类分类问题从而导致忽视类别之间内在联系的问题,提出基于局部学习的半监督多标记分类方法。该方法避开了多个单标记半监督二类分类问题的求解,采用“整体法”的研究思路,利用基于图的方法,引入基于样本的局部学习正则项和基于类别的拉普拉斯正则项,构建了问题的正则化框架。实验结果表明,所提算法具有较高的查全率和查准率。 相似文献
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多示例多标记是一种新的机器学习框架,在该框架下一个对象用多个示例来表示,同时与多个类别标记相关联。MIMLSVM+算法将多示例多标记问题转化为一系列独立的二类分类问题,但是在退化过程中标记之间的联系信息会丢失,而E-MIMLSVM+算法则通过引入多任务学习技术对MIMLSVM+算法进行了改进。为了充分利用未标记样本来提高分类准确率,使用半监督支持向量机TSVM对E-MIMLSVM+算法进行了改进。通过实验将该算法与其他多示例多标记算法进行了比较,实验结果显示,改进算法取得了良好的分类效果。 相似文献
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半监督学习方法通过少量标记数据和大量未标记数据来提升学习性能.Tri-training是一种经典的基于分歧的半监督学习方法,但在学习过程中可能产生标记噪声问题.为了减少Tri-training中的标记噪声对未标记数据的预测偏差,学习到更好的半监督分类模型,用交叉熵代替错误率以更好地反映模型预估结果和真实分布之间的差距,并结合凸优化方法来达到降低标记噪声的目的,保证模型效果.在此基础上,分别提出了一种基于交叉熵的Tri-training算法、一个安全的Tri-training算法,以及一种基于交叉熵的安全Tri-training算法.在UCI(University of California Irvine)机器学习库等基准数据集上验证了所提方法的有效性,并利用显著性检验从统计学的角度进一步验证了方法的性能.实验结果表明,提出的半监督学习方法在分类性能方面优于传统的Tri-training算法,其中基于交叉熵的安全Tri-training算法拥有更高的分类性能和泛化能力. 相似文献
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当前机器学习面临的主要问题之一是如何有效地处理海量数据,而标记训练数据是十分有限且不易获得的。提出了一种新的半监督SVM算法,该算法在对SVM训练中,只要求少量的标记数据,并能利用大量的未标记数据对分类器反复的修正。在实验中发现,Tri-training的应用确实能够提高SVM算法的分类精度,并且通过增大分类器间的差异性能够获得更好的分类效果,所以Tri-training对分类器的要求十分宽松,通过SVM的不同核函数来体现分类器之间的差异性,进一步改善了协同训练的性能。理论分析与实验表明,该算法具有较好的学习效果。 相似文献
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针对现有多标记学习方法大多属于有监督学习方法, 而不能有效利用相对便宜且容易获得的大量未标记样本的问题, 本文提出了一种新的多标记半监督学习方法, 称为最大规范化依赖性多标记半监督学习方法(Normalized dependence maximization multi-label semi-supervised learning method). 该方法将已有标签作为约束条件,利用所有样本, 包括已标记和未标记样本,对特征集和标签集的规范化依赖性进行估计, 并以该估计值的最大化为目标, 最终通过求解带边界的迹比值问题为未标记样本打上标签. 与其他经典多标记学习方法在多个真实多标记数据集上的对比实验表明, 本文方法可以有效从已标记和未标记样本中学习, 尤其是已标记样本相对稀少时,学习效果得到了显著提高. 相似文献
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针对标记数据不足的多标签分类问题,提出一种新的半监督Boosting算法,即基于函数梯度下降方法给出一种半监督Boosting多标签分类的框架,并将非标记数据的条件熵作为一个正则化项引入分类模型。实验结果表明,对于多标签分类问题,新的半监督Boosting算法的分类效果随着非标记数据数量的增加而显著提高,在各方面都优于传统的监督Boosting算法。 相似文献
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大多基于图的半监督学习方法,在样本间相似性度量时没有用到已有的和标签传播过程中得到的标签信息,同时,其度量方式相对固定,不能有效度量出分布结构复杂多样的数据样本间的相似性。针对上述问题,提出了基于标签进行度量学习的图半监督学习算法。首先,给定样本间相似性的度量方式,从而构建相似度矩阵。然后,基于相似度矩阵进行标签传播,筛选出k个低熵样本作为新确定的标签信息。最后,充分利用所有标签信息更新相似性度量方式,重复迭代优化直至学出所有标签信息。所提算法不仅利用标签信息改进了样本间相似性的度量方式,而且充分利用中间结果降低了半监督学习对标签数据的需求量。在6个真实数据集上的实验结果表明,该算法在超过95%的情况下相较三种传统的基于图的半监督学习算法取得了更高的分类准确率。 相似文献
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大多基于图的半监督学习方法,在样本间相似性度量时没有用到已有的和标签传播过程中得到的标签信息,同时,其度量方式相对固定,不能有效度量出分布结构复杂多样的数据样本间的相似性。针对上述问题,提出了基于标签进行度量学习的图半监督学习算法。首先,给定样本间相似性的度量方式,从而构建相似度矩阵。然后,基于相似度矩阵进行标签传播,筛选出k个低熵样本作为新确定的标签信息。最后,充分利用所有标签信息更新相似性度量方式,重复迭代优化直至学出所有标签信息。所提算法不仅利用标签信息改进了样本间相似性的度量方式,而且充分利用中间结果降低了半监督学习对标签数据的需求量。在6个真实数据集上的实验结果表明,该算法在超过95%的情况下相较三种传统的基于图的半监督学习算法取得了更高的分类准确率。 相似文献
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由于标签空间过大,标签分布不平衡问题在多标签数据集中广泛存在,解决该问题在一定程度上可以提高多标签学习的分类性能.通过标签相关性提升分类性能是解决该问题的一种最常见的有效策略,众多学者进行了大量研究,然而这些研究更多地是采用基于正相关性策略提升性能.在实际问题中,除了正相关性外,标签的负相关性也可能存在,如果在考虑正相... 相似文献
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用于多标记学习的K近邻改进算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
ML-KNN是应用KNN算法思想解决多标记学习问题的一种算法,但存在时间复杂度高和少数类分类精度低的问题.提出一种加权ML-KNN算法WML-KNN,通过取样和加权的方法,在降低算法时间复杂度的同时提高少数类的分类精度.实验表明,WML-KNN算法性能优于其他常用多标记算法. 相似文献