基于NMF和一致性学习的半监督分类算法

来源 :电子世界 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jamesshen

【摘要】

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为了在分类中减少数据中的冗余信息、提高分类准确率,提出一种基于非负矩阵分解与一致性学习的半监督学习.该算法首先通过非负矩阵分解（NMF）对原始数据进行有效的降维,并得到特

【作者】

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周勇孙福明蔡希彪

【机构】

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辽宁工业大学电子与信息工程学院

【出处】

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电子世界

【发表日期】

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2015年17期

【关键词】

：

非负矩阵分解一致性学习半监督学习

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为了在分类中减少数据中的冗余信息、提高分类准确率,提出一种基于非负矩阵分解与一致性学习的半监督学习.该算法首先通过非负矩阵分解（NMF）对原始数据进行有效的降维,并得到特征矩阵;然后再特征矩阵的基础上通过标签传递对原始数据进行分类.实验结果证明,NMF-LLGC算法与其他方法相比不仅能有效地减少数据的冗余信息,还能够提高分类准确率.

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