【摘 要】
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为了提高半监督分类的有效性,提出一种基于交叉验证思想的半监督分类方法(CV-S3VM)。通过对未标记样本进行伪标记,将伪标记后的样本加入到标记样本集中,参与交叉验证,选取能
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,商洛学院计算机科学系
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为了提高半监督分类的有效性,提出一种基于交叉验证思想的半监督分类方法(CV-S3VM)。通过对未标记样本进行伪标记,将伪标记后的样本加入到标记样本集中,参与交叉验证,选取能使SVM分类器误差最小的标记作为最终的标记,实现对未标记样本进行标记。依次挖掘未标记样本的隐含信息,增加标记样本的数目。使用UCI数据集模拟半监督分类实验环境,结果表明CV-S3VM具有较高的分类率,在标记样本较少的情况下效果更为明显。
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