【摘 要】
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主动学习是机器学习的子领域,可以有选择地对样本进行学习,主要解决无法有效使用大量无标签数据的问题.结合密度聚类算法和邻域模型,提出了一种主动学习方法,这是一个交替地
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065;重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065;重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,重
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主动学习是机器学习的子领域,可以有选择地对样本进行学习,主要解决无法有效使用大量无标签数据的问题.结合密度聚类算法和邻域模型,提出了一种主动学习方法,这是一个交替地执行聚类算法和选择样本进行标注的过程.首先,利用密度峰值聚类算法(DCFSFDP)对数据集进行类簇划分;其次,根据样本邻域信息制定的选择策略选择部分样本进行标记后加入有标签样本集合,并利用已标记的样本在下一次聚类过程中修正聚类结果,使类簇划分更加准确;最后,当有标记样本的数目达到指定的上限后停止聚类过程.实验结果表明,提出的方法能在只有少量有标签样本的情况下主动对大量样本进行标记,证明该算法能有效地应用于处理大量无标签数据.
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