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在现实的很多信用评估问题中,由于对样本进行类别标记需要花费大量的人力、财力和物力,往往只能获取少量有类别标签的样本来训练分类模型,而把数据库中大量无类别标签的客户样本舍弃。为解决这一问题,本研究引入半监督学习技术,并将其与多分类器集成技术中的随机子空间方法(Random Subspace, RSS)相结合,构建了类别不平衡环境下基于RSS的半监督协同训练模型RSSCI。该模型主要包括三个阶段:1)...
基于独立成分分析和协同训练的垃圾网页检测
多视图分类 独立成分分析 协同训练 垃圾网页检测
2013/2/6
垃圾网页检测具有重要意义,由于只有少量标记网页,所以可使用半监督协同训练方法检测垃圾网页。将网页特征分为两个视图,即内容视图与链接视图。首先使用独立成分分析分别提取两视图特征的独立成分,然后进行协同训练。实验结果表明,该方法可有效提高垃圾网页检测精度,同时验证了对两个视图分别进行独立成分分析相比于其他方法更为有效。
协同训练支持向量机对遥感影像的分类研究
遥感图像 纹理分析 机器学习
2009/11/19
协同训练可以提高半监督分类器的分类精度，而如何构建具有冗余特性的训练集是其关键所在。依据遥感影像的纹理特征，提出了基于纹理特征值及像素灰度值构建的两个训练集上协同训练支持向量机的算法CTSVMTRS。仿真实验比较了在不同训练集上CTSVMTRS的分类效果，在叠代训练过程中，两类数据集的所有过程的测试结果都存在的明显差异验证了提出的观念。