【摘 要】
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针对自训练迭代过程中错误标记样本对算法性能的影响,提出了基于密度峰值和切边权值的自训练算法。用密度聚类方法发现数据集的空间结构,选出具有代表性的未标记样本进行标签
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院,安徽科技学院信息与网络工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573266),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0816)
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针对自训练迭代过程中错误标记样本对算法性能的影响,提出了基于密度峰值和切边权值的自训练算法。用密度聚类方法发现数据集的空间结构,选出具有代表性的未标记样本进行标签预测。用切边权值作为统计量进行假设检验,判断样本是否被正确标记,进而用正确标记样本逐步扩充有标记样本集合,直至所有未标记样本标签预测完成。新算法既充分利用了样本数据的空间结构信息,又解决了部分样本被标记错误的问题,提高了算法的分类准确率。通过在真实数据集上实验验证了新算法的有效性。
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