【摘 要】
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半监督学习是机器学习领域中的一个重要研究方向,高维半监督学习算法的研究是半监督学习中的一个重要研究课题。随着信息技术的快速发展,在机器学习、模式识别、数据挖掘和计
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半监督学习是机器学习领域中的一个重要研究方向,高维半监督学习算法的研究是半监督学习中的一个重要研究课题。随着信息技术的快速发展,在机器学习、模式识别、数据挖掘和计算机视觉等领域中,大量的数据呈现高维的特性。因此,对高维数据开展半监督学习研究具有重要的理论和应用价值。在以前的研究中,基于同类数据位于同一个子空间的假设,利用每个标记数据都可以很好地被同类的未标记数据表示的特性,半监督学习中的协同表示算法通过标签传播展现出了很好的性能。令人遗憾的是:通过协同表示所得到的系数是不稀疏的,这意味着重建带标签样本几乎需要使用所有的大量无标签样本,从而降低学习机的性能。为了解决这个问题,针对高维数据,本文提出基于弹性网协同表示和集成学习的标签传播算法ENCR-EL-LP。所提出的算法分为下列步骤:(1)利用Bootstrap采样策略选择特征子空间;(2)求解每个子空间的弹性网协同表示模型;(3)利用集成学习方法得到最终表示系数;(4)利用最终系数将类别信息从标记数据传播到未标记数据。为了验证新算法的有效性,我们在公开数据集上进行了实验。结果表明,与基于PCA降维的半监督学习算法相比,本文提出的ENCR-EL-LP算法具有更好的分类精度。
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