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提出一种基于数据相似度的自适应半监督随机森林算法．利用随机森林对带标签和无标记数据进行路径编码、相似度分析和无标签数据的伪标记选择；再选择满足条件的数据迭代训练随机森林，改善其分类性能．实验结果表明：提出的算法可以有效地利用无标记数据信息，提高分类精度．
基于数据相似度的自适应半监督随机森林算法
【摘 要】
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提出一种基于数据相似度的自适应半监督随机森林算法．利用随机森林对带标签和无标记数据进行路径编码、相似度分析和无标签数据的伪标记选择；再选择满足条件的数据迭代训练随机
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2018年7期
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