【摘 要】
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提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法,步骤如下：1）利用带标签的训练样本建立随机森林模型;2）将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据（训练样本和测试数据）
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提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法,步骤如下：1）利用带标签的训练样本建立随机森林模型;2）将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据（训练样本和测试数据）的相似性矩阵;3）对该相似性矩阵进行多维尺度变换得到全体数据的低维数据表示,即低维特征,使得原高维数据在低维空间中具有更好的可分性.UCI数据库的实验结果表明：与主成分分析方法相比,该方法将无标签测试集的数据分布信息转移到相似性矩阵中,更好地刻画整个样本空间上的数据分布特性,从而提高分类器的性能,是一种行之有效的特征提取方法.最后还讨
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