【摘 要】
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半监督学习是近年来机器学习领域的一大研究热点。与传统的监督学习和无监督学习相比,半监督学习能同时利用有标号和无标号样本来学习,从而获得更好的性能。目前,国际上有关
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半监督学习是近年来机器学习领域的一大研究热点。与传统的监督学习和无监督学习相比,半监督学习能同时利用有标号和无标号样本来学习,从而获得更好的性能。目前,国际上有关半监督学习的研究可大致分为两类,即半监督分类和半监督聚类。其中,相对于前者,后者在理论和算法研究上都还尚不够成熟。本文首先对半监督聚类进行研究,在原有的一些模糊核聚类算法基础之上,提出了一系列半监督模糊核聚类算法。随后,把半监督学习的思想引入降维,对半监督降维加以研究。最后,把本文提出的算法分别应用于图像分割和图像检索,并实现了一个图像检索原型系统。本文主要的创新与研究工作总结如下:1.在先前提出的鲁棒联机聚类算法(ROC)的基础上,通过引入以样本类标号形式给出的监督信息,提出了一种半监督的鲁棒联机聚类算法(Semi-ROC),在人工数据集和国际标准数据集上的实验验证了算法的有效性。2.提出了两种模糊核聚类算法SKFCM和SKPCM,并分别在国际标准数据集和人工数据集上进行了实验验证。同时将SKFCM算法应用于半监督的图像分割,取得了较好的结果。3.在先前工作基础之上,对半监督降维技术在图像检索上的应用进行了较为深入的研究,并在国际标准数据集上验证了半监督降维算法的有效性。基于上述研究工作,我们利用VC++6.0开发工具构建了一个基于内容的图像检索原型系统。该原型系统主要包括实时图像检索以及信息存储等部分,为后续理论和算法研究提供了一个真实的实验平台。
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