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结合半监督聚类和数据剪辑的自训练方法
吕佳, 黎隽男
计算机应用
2018, 38 (1):
110-115.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071721
针对自训练方法在迭代中选出的置信度高的无标记样本所含信息量不大和自训练方法容易误标记无标记样本的问题，提出了一种结合半监督聚类和数据剪辑的Naive Bayes自训练方法。该自训练方法在每次迭代的时候，首先利用少量的有标记样本和大量的无标记样本进行半监督聚类，从而选出聚类隶属度高的无标记样本作Naive Bayes分类；然后利用数据剪辑技术来过滤掉聚类隶属度高而被Naive Bayes误分类的无标记样本。该数据剪辑技术能够同时利用有标记样本和无标记样本信息进行噪声过滤，解决了传统数据剪辑技术的性能可能因有标记样本数量匮乏而下降的问题。通过在UCI数据集上的对比实验，证明了所提算法的有效性。
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