《计算机应用研究》|Application Research of Computers

三重集约束下的自适应SSLboost分类方法

Adaptive SSLboost classification algorithm based on triple set constraint

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作者 原鑫,王振友
机构 广东工业大学 应用数学学院
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摘要 在分类问题中,常用的高效算法有半监督学习算法、bagging算法和boosting算法等,当标记数据很少、数据间差异较大时,很难找到有效的规则来分类。针对此问题提出了三重集约束下的boosting分类算法,对标记数据、伪标记数据、无标记数据进行三重约束划分,同时引入平衡函数,将更新数据的近邻两点加权,确立数据空间稳定点,根据稳定点信息对分类器进行迭代,采用梯度下降法使得平衡函数收敛,得到最终的伪标记数据和分类器。经过UCI9个数据集的实验,验证了该算法更为高效、可行。
关键词 boosting算法;空间稳定点;三重集约束;平衡函数
基金项目 广州市科技计划项目(201707010435)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-08-003.html
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中图分类号 TP301.6
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