SUCE:基于聚类集成的半监督二分类方法
半监督学习和集成学习是目前机器学习领域中的重要方法.半监督学习利用未标记样本,而集成学习综合多个弱学习器,以提高分类精度.针对名词型数据,本文提出一种融合聚类和集成学习的半监督分类方法SUCE.在不同的参数设置下,采用多个聚类算法生成大量的弱学习器;利用已有的类标签信息,对弱学习器进行评价和选择;通过集成弱学习器对测试集进行预分类,并将置信度高的样本放入训练集;利用扩展的训练集,使用ID3、Nave Bayes、kNN、C4.5、OneR、Logistic等基础算法对其他样本进行分类.在UCI数据集上的实验结果表明,当训练样本较少时,本方法能稳定提高多数基础算法的准确性.
集成学习、聚类、聚类集成、半监督、二分类
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目61379089
2018-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
974-980
