一种简洁局部全局一致性学习

• 作者: 张晓丽 王雪松 程玉虎
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督学习 局部全局一致性学习 参数选择 标签传递
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1726-1730,1734
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

针对局部全局一致性学习（LLGC）算法的分类精度在很大程度上取决于控制参数的合理设置问题,提出一种少参数的简洁局部全局一致性学习（BB-LLGC）.简化图上的目标函数,使其不受参数α的影响.另外,在标签传递过程中,仅将未标记样本的标签根据相似度传递给其近邻,而将已标记样本的标签强制填回以确保标签传递源头的准确性.UCI数据集的实验结果表明,与LLGC相比,BB-LLGC不仅控制参数少、使用简单,而且分类精度高、收敛速度快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程玉虎	中国矿业大学信息与电气工程学院	58	576	13.0	20.0
2	王雪松	中国矿业大学信息与电气工程学院	71	677	13.0	22.0
3	张晓丽	中国矿业大学信息与电气工程学院	9	37	4.0	5.0