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杨伟

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：国防科学技术大学理学院数学与系统科学系更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇子空间
  • 1篇子空间学习
  • 1篇半监督分类

机构

  • 1篇国防科学技术...

作者

  • 1篇吴翊
  • 1篇侯臣平
  • 1篇杨伟

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种利用Universum的半监督分类算法
2012年
分类是机器学习领域的重要分支,利用少量的标签数据进行分类和高维数据的分类是近期研究的热点问题。传统的半监督方法能够有效利用标签样本数据或非标签样本数据,但忽略了相关的非样本数据,即Universum。利用Universum的半监督分类算法,基于线性回归和子空间学习模型,结合了传统半监督方法和利用Universum方法两者的优点,在不增加标签数据的条件下显著地提高了高维数据的分类效果。仿真实验和真实数据上的分类结果都验证了算法的有效性。
杨伟侯臣平吴翊
关键词：半监督分类子空间学习
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共1页<1>
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