在許多真實的大數(shù)據(jù)場景中,樣本屬性可通過傳感器方便且廉價地獲取,而其標(biāo)簽則需要專家給出,困難且昂貴。這導(dǎo)致未標(biāo)記數(shù)據(jù)多,有標(biāo)記數(shù)據(jù)少。如果只使用少量已標(biāo)記的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),傳統(tǒng)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練得到的分類模型,往往存在欠擬合等缺點,導(dǎo)致分類精度不高。半監(jiān)督分類充分利用未標(biāo)記樣本,提升分類器精度,近年來被廣泛用于智能信息處理、圖像處理、生命科學(xué)等領(lǐng)域。該方向主要有基于差異的方法、生成式方法、判別式方法和基于圖的方法等。這些方法性能優(yōu)越,并且數(shù)學(xué)理論完備、計算速度優(yōu)越、分類精度出眾等特點。然而,它們沒有充分考慮未標(biāo)記數(shù)據(jù)分布的不確定性與復(fù)雜性,導(dǎo)致算法的穩(wěn)定性和魯棒性欠佳。集成學(xué)習(xí)可以減少半監(jiān)督分類中無標(biāo)記樣本的標(biāo)注過程的不確定性,優(yōu)化半分類決策邊界問題,提升算法的抗干擾能力和可靠性。但是,半監(jiān)督學(xué)習(xí)適用于標(biāo)記樣本缺乏的情況,而傳統(tǒng)的集成學(xué)習(xí)本身就需要大量的標(biāo)記樣本進(jìn)行訓(xùn)練,這兩者之間存在矛盾�；诖�,本文提出一種基于聚類集成的半監(jiān)督分類方法,一方面提升了半監(jiān)督分類的穩(wěn)定性,另一方面解決了半監(jiān)督分類與集成學(xué)習(xí)之間對標(biāo)記樣本的需求矛盾。該方法包含了以下兩個的算法:1.結(jié)合初始中心優(yōu)化和屬性加... 

【文章來源】：西南石油大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１聚類算法類型及相關(guān)代表算法??

五種聚類方法在PC指標(biāo)上的比較結(jié)果

五種聚類方法在RI指標(biāo)上的比較結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]聚類集成關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 羅會蘭.浙江大學(xué) 2007



本文編號：2915290