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针对遥感影像分类对初始训练集要求严格且数据含有大量未标记样本的特点,提出基于预聚类和主动半监督学习算法。首先利用网格聚类筛选初始训练样本,避免决策边界偏倚;然后,利用主动学习方法挑选最有价值的未标记样本交由专家标记后加入训练样本集;最后,通过半监督学习充分利用未标记样本信息,使得减少样本标记成本的同时也可以获得良好的分类效果。UCI数据集及遥感影像数据集上的仿真结果表明,所提算法能够获得较好的分类效果。