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三重集约束下的自适应SSLBoost分类方法
1
作者
原鑫
王振友
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第8期2376-2380,共5页
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...
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UCI九个数据集的实验,验证了该算法更为高效、可行。
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关键词
BOOSTING算法
空间稳定点
三重集约束
梯度下降
平衡函数
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题名
三重集约束下的自适应SSLBoost分类方法
1
作者
原鑫
王振友
机构
广东工业大学应用数学学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第8期2376-2380,共5页
基金
广州市科技计划资助项目(201707010435)。
文摘
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UCI九个数据集的实验,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
梯度下降
平衡函数
Keywords
Boosting algorithm
space stability point
triple set constraints
gradient descent
balanced function
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
三重集约束下的自适应SSLBoost分类方法
原鑫
王振友
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
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