广西师范大学学报（自然科学版）
廣西師範大學學報（自然科學版）
엄서사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF GUANGXI NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2012年
1期
45-49
,共5页
陆广泉%谢扬才%刘星%张师超
陸廣泉%謝颺纔%劉星%張師超
륙엄천%사양재%류성%장사초
半监督学习%KNN分类器%自训练
半鑑督學習%KNN分類器%自訓練
반감독학습%KNN분류기%자훈련
本文提出一种新的基于KNN分类的半监督学习self-training改进算法,并以多个UCI数据集为实验,对基于KNN的半监督分类模型算法进行改进,充分利用已知类别标签数据的正确知识进行自训练,以得到最终分类结果.实验结果表明,该方法能显著提高分类准确率.
本文提齣一種新的基于KNN分類的半鑑督學習self-training改進算法,併以多箇UCI數據集為實驗,對基于KNN的半鑑督分類模型算法進行改進,充分利用已知類彆標籤數據的正確知識進行自訓練,以得到最終分類結果.實驗結果錶明,該方法能顯著提高分類準確率.
본문제출일충신적기우KNN분류적반감독학습self-training개진산법,병이다개UCI수거집위실험,대기우KNN적반감독분류모형산법진행개진,충분이용이지유별표첨수거적정학지식진행자훈련,이득도최종분류결과.실험결과표명,해방법능현저제고분류준학솔.
