【摘 要】
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多标记学习中通常存在大量未标记示例,本研究结合协同训练(Co-training)方法充分利用数据集中的未标记示例,在数据集上选取局部k-NN(k nearest neighbor)和全局k-NN进行训练
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,
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多标记学习中通常存在大量未标记示例,本研究结合协同训练(Co-training)方法充分利用数据集中的未标记示例,在数据集上选取局部k-NN(k nearest neighbor)和全局k-NN进行训练得到两个分类器,分类器分别标记未标记示例并相互更新训练集。协同训练过程不断迭代进行,直至训练完成。试验结果表明,该方法性能均优于其他多标记学习算法。
There are usually a large number of unlabelled examples in multi-label learning. In this study, co-training method is used to make full use of the unlabeled examples in data set, and local k-NN (k nearest neighbor) and global k-NN Training to get two classifiers, classifiers were marked unlabeled examples and update each other training set. Collaborative training process iterative, until the training is completed. Experimental results show that this method is superior to other multi-label learning algorithms.
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