基于随机子空间的半监督协同训练算法

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chi2046

【摘要】

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半监督学习是近年来的一个研究热点.协同训练（co-training）是利用未标记数据来提高传统监督学习性能的一种半监督学习范式.本文提出一种基于随机子空间的协同训练算法（RAndom Su

【作者】

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王娇罗四维曾宪华

【机构】

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北京交通大学计算机与信息技术学院

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

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2008年B12期

【关键词】

：

半监督学习随机子空间随机判别协同训练多视图 RASCO semi-supervised learning random subspace stoch

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半监督学习是近年来的一个研究热点.协同训练（co-training）是利用未标记数据来提高传统监督学习性能的一种半监督学习范式.本文提出一种基于随机子空间的协同训练算法（RAndom Subspace CO-training,简称为RAS-CO）.该算法探讨多视图的协同训练.用随机判别的理论分析了算法的分类精度和泛化能力.讨论了随机子空间的维数和个数对分类性能的影响.在UCI数据集上的实验结果表明,与其它同类算法相比,RASCO算法有较好的性能.

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