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本文提出一种新的基于KNN分类的半监督学习self-training改进算法,并以多个UCI数据集为实验,对基于KNN的半监督分类模型算法进行改进,充分利用已知类别标签数据的正确知识进行自训练,以得到最终分类结果。实验结果表明,该方法能显著提高分类准确率。
一种基于KNN的半监督分类改进算法
【摘 要】
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本文提出一种新的基于KNN分类的半监督学习self-training改进算法,并以多个UCI数据集为实验,对基于KNN的半监督分类模型算法进行改进,充分利用已知类别标签数据的正确知识进
【机 构】
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广西师范大学计算机科学与信息工程学院
【出 处】
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广西师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年1期
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