基于层次聚类的主动学习方法——HC_AL

• 作者: 贾俊芳
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主动学习 层次聚类 分层细化 逐步求精
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2134-2137
• 分类号: TP183
• 字数: 4543字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02134

摘要

针对传统主动学习(AL)方法对大规模的无标记样本分类收敛速度过慢的问题,提出了基于层次聚类(HC)的主动学习训练算法--HC_AL方法.通过对大规模的未标记数据进行层次聚类,并对每个层次上的类中心打标记来代替该层次上的类标记,然后将该层次上具有错误标记的类中心加入训练集.在数据集上的实验取得了较好的泛化能力和较快的收敛速度.实验结果表明通过采用分层细化、逐步求精的方法,可使主动学习的收敛速度大大提高,同时获得较为满意的学习能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾俊芳	山西大同大学数学与计算机科学学院	10	45	3.0	6.0