【摘 要】
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为了进一步提高半监督分类器的安全性,提出一种基于样本选择的安全半监督分类算法S3C-SS(A safe semi-supervised classification algorithm based on sample selection)。首
【机 构】
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商洛学院数学与计算机应用学院,商洛学院经济与管理学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2015JM6347),商洛学院横向项目(2018HXKY056),商洛学院科技创新团队建设项目(18SCX002),商洛学院重点学科建设项目(学科名:数学)
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为了进一步提高半监督分类器的安全性,提出一种基于样本选择的安全半监督分类算法S3C-SS(A safe semi-supervised classification algorithm based on sample selection)。首先,S3C-SS根据有标记样本的分布信息,对有标记样本进行筛选,删除有标记样本中的离群点。其次,S3C-SS对未标记样本进行筛选,选取未标记样本中不容易引起歧义的样本作为候选样本进行标记。接着,使用保留的有标记样本训练分类器,对候选的未标记样本进行标记,并使用新增的有
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