基于数据密度的半监督自训练分类算法

在实际的分类任务中,无标记样本数量充足而有标记样本数量稀少的情况经常出现,目前处理这种情况的常用方法是半监督自训练分类算法。提出了一种基于数据密度的半监督自训练分类算法,该算法首先依据数据的密度对数据集进行划分,从而确定数据的空间结构;然后再按照数据的空间结构对分类器进行自训练的迭代,最终得到一个新的分类器。在UCI中6个数据集上的实验结果表明,与三种监督学习算法以及其分别对应的自训练版本相比,提出的算法分类效果更好。     

一种协同半监督分类算法Co-S3OM

为了提高半监督分类的有效性, 提出了一种基于SOM神经网络和协同训练的半监督分类算法Co-S3OM (coordination semi-supervised SOM)。将有限的有标记样本分为无重复的三个均等的训练集, 分别使用改进的监督SSOM算法(supervised SOM)训练三个单分类器, 通过三个单分类器共同投票的方法挖掘未标记样本中的隐含信息, 扩大有标记样本的数量, 依次扩充单分类器训练集, 生成最终的分类器。最后选取UCI数据集进行实验, 结果表明Co-S3OM具有较高的标记率和分类率。     

基于半监督技术的多分类器融合策略研究

提出一种新颖的多分类器构造方法,它以最大纠错能力作为分类器选择标准。实现时,采用半监督协同训练技术,充分利用单分类器的互补性,同时最大化仲裁器的仲裁能力,以提高多分类器系统的分类精度。在毒性数据集上的实验结果表明了方法的可行性和有效性。     

基于Tri-Training半监督分类算法的研究

在实际应用中,容易获取大量的未标记样本数据,而样本数据是有限的,因此,半监督分类算法成为研究者关注的热点.文中在协同训练Tri-Training算法的基础上,提出了采用两个不同的训练分类器的Simple-Tri-Training方法和对标记数据进行编辑的Edit-Tri-Training方法,给出了这三种分类方法与监督分类SVM的分类实验结果的比较和分析.实验表明,无标记数据的引入,在一定程度上提高了分类的性能;初始训练集和分类器的选取以及标记过程中数据编辑技术,都是影响半监督分类稳定性和性能的关键点.     

基于半监督的联合分类方法

提出一种基于半监督的联合分类方法.该方法在训练过程中,先构造一个基于类中心思想的简易分类器,通过设定有效阈值,从未标记数据中挑选区别度较大的数据加入到SVM的训练集中;在分类过程中,根据待分类点与分类面的相对位置,结合SVM和KNN算法,分两种情况来对其进行分类.实验结果表明,该方法既能在一定程度上克服监督学习算法手动标记大量训练集的困难,又能相应地提高分类准确率.     

基于RSC模型和噪声去除的半监督训练方法

“半监督学习”是利用已经标记好的训练样本和未标记的训练样本一起训练分类器.传统的半监督训练过程对噪声不作辨别,这种做法会因噪声的存在破坏分类器的训练过程,进而影响分类器的分类效果.针对该问题,提出了基于RSC模型和噪声去除的半监督训练方法,在样本训练过程中,使用RSC标签扩展的方法,并添加噪声去除环节.实验表明,该算法能有效降低半监督学习中噪声对分类器的影响,得到更加精确的分类边界,最终提高算法的性能和稳定性.     

基于Tri-Training半监督分类算法的研究

在实际应用中,容易获取大量的未标记样本数据,而样本数据是有限的,因此,半监督分类算法成为研究者关注的热点。文中在协同训练Tri-Training算法的基础上,提出了采用两个不同的训练分类器的Simple-Tri-Training方法和对标记数据进行编辑的Edit-Tri-Training方法,给出了这三种分类方法与监督分类SVM的分类实验结果的比较和分析。实验表明,无标记数据的引入,在一定程度上提高了分类的性能;初始训练集和分类器的选取以及标记过程中数据编辑技术,都是影响半监督分类稳定性和性能的关键点。     

基于单类分类器的半监督学习

提出一种结合单类学习器和集成学习优点的Ensemble one-class半监督学习算法.该算法首先为少量有标识数据中的两类数据分别建立两个单类分类器.然后用建立好的两个单类分类器共同对无标识样本进行识别,利用已识别的无标识样本对已建立的两个分类面进行调整、优化.最终被识别出来的无标识数据和有标识数据集合在一起训练一个基分类器,多个基分类器集成在一起对测试样本的测试结果进行投票.在5个UCI数据集上进行实验表明,该算法与tri-training算法相比平均识别精度提高4.5%,与仅采用纯有标识数据的单类分类器相比,平均识别精度提高8.9%.从实验结果可以看出,该算法在解决半监督问题上是有效的.     

融合迁移学习的TranCo-Training分类模型

半监督学习中当未标注样本与标注样本分布不同时,将导致分类器偏离目标数据的主题,降低分类器的正确性.文中采用迁移学习技术,提出一种TranCo-Training分类模型.每次迭代,根据每个未标注样本与其近邻标注样本的分类一致性计算其迁移能力,并根据迁移能力从辅助数据集向目标数据集迁移实例.理论分析表明,辅助样本的迁移能力与其训练错误损失成反比,该方法能将训练错误损失最小化,避免负迁移,从而解决半监督学习中的主题偏离问题.实验表明,TranCo-Training优于随机选择未标注样本的RdCo-Training算法,尤其是给定少量的标注目标样本和大量的辅助未标注样本时.     

基于图的半监督协同训练算法

在分类器训练过程中,无标记数据的引入容易产生噪音,从而降低分类精度。为此,提出一种基于图的置信度估计半监督协同训练算法。利用样本数据自身的结构信息,计算无标记样本所属类别概率。采用多分类器对无标记数据进行置信度估计,以提高无标记数据挑选标准,减少噪音数据的引入。在UCI数据集上的对比实验验证了该算法的有效性。