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为了有效地利用结构信息,提出了一种新的自学习算法,算法中利用聚类方法从自标记样本中选择可信度高的样本,同时用一个数据编辑方法从这些可信度高的样本中剔除被错标的可能性较高的样本。算法在UCI数据上进行了验证,效果和收敛速度比对比算法要好,说明引入聚类选择候选样本是有效的。
一种使用未标记样本聚类信息的自训练方法
【摘 要】
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为了有效地利用结构信息,提出了一种新的自学习算法,算法中利用聚类方法从自标记样本中选择可信度高的样本,同时用一个数据编辑方法从这些可信度高的样本中剔除被错标的可能性较高的样本。算法在UCI数据上进行了验证,效果和收敛速度比对比算法要好,说明引入聚类选择候选样本是有效的。
【机 构】
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山东大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2010年09期
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