【摘 要】
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增量和减量学习是半监督学习中的重要任务。T.Dhamecha等人提出的增量半监督判别分析（ISSDA）方法是一种有效的增量半监督学习方法。然而,ISSDA方法的一个缺陷是在增量学习期间全局散度矩阵保持不变,这在现实训练中是不切实际的。另一方面,公开数据集中可能存在一些错误的人工标签,考虑半监督学习中的减量问题很有必要。然而,据我们所知,用于半监督判别分析的减量算法很少。首先,本文提出了一种新的增量
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增量和减量学习是半监督学习中的重要任务。T.Dhamecha等人提出的增量半监督判别分析（ISSDA）方法是一种有效的增量半监督学习方法。然而,ISSDA方法的一个缺陷是在增量学习期间全局散度矩阵保持不变,这在现实训练中是不切实际的。另一方面,公开数据集中可能存在一些错误的人工标签,考虑半监督学习中的减量问题很有必要。然而,据我们所知,用于半监督判别分析的减量算法很少。首先,本文提出了一种新的增量半监督判别分析方法（Inc SDA）,该方法考虑在添加新样本时同时更新全局散度矩阵和类间散度矩阵。其次,我们使用经济型QR分解有效地解决更新后修正的全局散度矩阵特征值求解的问题。最后,我们提出了两种半监督判别分析的减量算法Dec SDA和Dec USDA,它们可以用很少的计算成本消除样本的错误标签、带噪声样本以及极端异常样本的负面影响。数值实验证明了提出的算法在识别精度以及CPU时间上的优越性。
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