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针对众包标记经过标记集成后仍然存在噪声的问题,提出了一种基于自训练的众包标记噪声纠正算法(Self-training-based label noise correction,STLNC).STLNC整体分为3个阶段:第1阶段利用过滤器将带集成标记的众包数据集分为噪声集和干净集.第2阶段利用加权密度峰值聚类算法构建数据集中低密度实例指向高密度实例的空间结构关系.第3阶段首先根据发现的空间结构关系设...
一种使用未标记样本聚类信息的自训练方法
自训练 无标签样本 聚类 半监督学习
2010/9/1
为了有效地利用结构信息，提出了一种新的自学习算法，算法中利用聚类方法从自标记样本中选择可信度高的样本，同时用一个数据编辑方法从这些可信度高的样本中剔除被错标的可能性较高的样本。算法在UCI数据上进行了验证，效果和收敛速度比对比算法要好，说明引入聚类选择候选样本是有效的。