【摘 要】
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提出一种基于密度中心图的弱监督分类方法,利用少量已标注样本,结合大量未知模式样本进行弱监督学习。借助样本空间的密度信息,求出密度中心点来准确地反应数据的空间几何特
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,西安邮电大学计算机学院
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提出一种基于密度中心图的弱监督分类方法,利用少量已标注样本,结合大量未知模式样本进行弱监督学习。借助样本空间的密度信息,求出密度中心点来准确地反应数据的空间几何特征,在此基础上建图,利用标记传递方法,使得相似的顶点尽可能赋予相同的类别标记。该方法具备基于图的弱监督算法的良好数学基础,可以发现任意形状的类,对噪音不敏感。并且该方法具有近线性的时间复杂度,更适合处理大规模的数据。将该方法用于UCI机器学习数据集,实验证明,该方法能获得较好的分类效果。
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