基于聚类与分类结合的多示例预测算法

摘要：

针对训练包不合标签的无监督多示例问题,提出了聚类与分类结合的多示例预测算法.利用多示例聚类算法完成无监督多示例学习的聚类任务,并根据聚类结果将各个簇中的每个包转换成相应的k维特征向量.在标准多示例预测模型和一般性多示例预测模型上进行实验,可以得到较高的预测准确度,与其他多示例预测算法相比,提出的算法具有较好的性能.

关键词：多示例预测、K-均值、支持向量机、预测模型、准确度

所属期刊栏目：34

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：山东省科技计划发展项目0000601558

在线出版日期：2017-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1371-1373