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针对样本集不均衡造成分类器精度不足的问题,提出一种KD树均衡训练集的集成偏标记学习算法。按照伪标签划分样本,采用KD树检索的方式均衡训练集,再采用多个分类器投票方式实现消岐,最终运用集成学习的方法实现分类。在公开数据集上的仿真实验结果表明,该偏标记学习算法在分类上具有较好的表现力。
一种KD树集成偏标记学习算法
【摘 要】
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针对样本集不均衡造成分类器精度不足的问题,提出一种KD树均衡训练集的集成偏标记学习算法。按照伪标签划分样本,采用KD树检索的方式均衡训练集,再采用多个分类器投票方式实
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【出 处】
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桂林电子科技大学学报
【发表日期】
：
2019年6期
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61562013,61866009),广西自然科学基金(2017GXNFDA198025),桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2017YJCX101)
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