在实际应用问题中,由于客观世界物质的多样性、模糊性和复杂性,经常会遇到大量未知样本类别信息的数据挖掘问题,而传统方法往往都依赖于已知样本类别信息才能对数据进行有效挖掘,对于未知模式类别信息的多类数据目前还没有有效的处理方...在实际应用问题中,由于客观世界物质的多样性、模糊性和复杂性,经常会遇到大量未知样本类别信息的数据挖掘问题,而传统方法往往都依赖于已知样本类别信息才能对数据进行有效挖掘,对于未知模式类别信息的多类数据目前还没有有效的处理方法.针对未知类别信息的多类样本挖掘问题,提出了一种基于主动学习的模式类别挖掘模型(pattern class mining model based on active learning,PM_AL)来解决未知类别信息的模式类别挖掘问题.该模型通过衡量已得到的模式类别与未标记样本间的关系,引入样本差异度的方法来抽取最有价值样本,通过主动学习方式以较小的标记代价快速挖掘无标记样本所蕴含的可能模式类别,从而有助于将无类别标记的多分类问题转化成有类别标记的多分类问题.实验结果表明,PM_AL算法能够以较小的标记代价处理无类别信息的模式类别挖掘问题.展开更多
文摘在实际应用问题中,由于客观世界物质的多样性、模糊性和复杂性,经常会遇到大量未知样本类别信息的数据挖掘问题,而传统方法往往都依赖于已知样本类别信息才能对数据进行有效挖掘,对于未知模式类别信息的多类数据目前还没有有效的处理方法.针对未知类别信息的多类样本挖掘问题,提出了一种基于主动学习的模式类别挖掘模型(pattern class mining model based on active learning,PM_AL)来解决未知类别信息的模式类别挖掘问题.该模型通过衡量已得到的模式类别与未标记样本间的关系,引入样本差异度的方法来抽取最有价值样本,通过主动学习方式以较小的标记代价快速挖掘无标记样本所蕴含的可能模式类别,从而有助于将无类别标记的多分类问题转化成有类别标记的多分类问题.实验结果表明,PM_AL算法能够以较小的标记代价处理无类别信息的模式类别挖掘问题.
