一维嵌入空间上的半监督学习

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计算机信息技术的高速发展,为人们带来数以亿计的数据信息,如DNA数据和蛋白质序列等.然而并非所有的数据都有明确的标签.面对大量的无标签数据,如何从中获取有价值的分类信息引起人们的关注.传统的监督学习和无监督学习方法在处理数据时都无法同时利用有标签数据和无标签数据.半监督学习解决了这个问题,不仅能有效利用有标签数据,而且还能通过无标签数据对学习过程进行辅助训练,大大提高了分类器的学习效率和精度.本文从理论,方法和应用三个层面讨论半监督学习问题,并重点研究一维嵌入空间上的半监督学习分类方法.全文的主要工作包括:(1)介绍半监督学习领域的国内外研究现状,阐述半监督学习的产生和发展过程,并对已有的研究成果进行分类和总结.(2)概括基于最短路径排序的半监督学习方法,在此基础上,重点研究一种处理高维数据新的方法——一维嵌入流形学习方法.该方法在保留原始数据结构的基础上,有效地简化了对高维数据的处理过程.(3)深入探讨影响分类效果的主要因素,重点研究一维嵌入方法对半监督分类的作用.并分别用三次样条函数和拉普拉斯支持向量机作插值,对手写字符进行识别,并与传统支持向量机分类作比较,有效地验证一维嵌入方法的合理性和有效性.
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