基于密度敏感距离的协同训练算法

• 作者: 徐荣聪 徐飞裕
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 密度敏感 协同训练 分类器组合 半监督学习
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 229-231
• 分类号: TP181
• 字数: 3829字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.09.069

摘要

半监督算法作为一种能有效利用大量的未标签数据来改善少量的标签数据训练出来的分类器性能的算法,无论在理论上还是实践上都很有意义.提出一种基于密度敏感距离的协同训练算法,通过引入一种能有效描述数据的内在聚类分布的距离度量,来改善用组合分类器在少量数据集上得到的弱分类器,实验表明该方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐荣聪	福州大学数学与计算机科学学院	29	267	8.0	16.0
2	徐飞裕	福州大学数学与计算机科学学院	2	1	1.0	1.0