泉州师范学院学报
泉州師範學院學報
천주사범학원학보
JOURNAL OF QUANZHOU NORMAL COLLGEG
2013年
6期
49-52
,共4页
黄瓜霜霉病%支持向量机%半监督%模糊聚类
黃瓜霜黴病%支持嚮量機%半鑑督%模糊聚類
황과상매병%지지향량궤%반감독%모호취류
对于已经分类的数据和大量未分类数据,在运算过程中,采用一种新的半监督聚类算法为支持向量机提供新的训练数据.随后,利用支持向量机判别出所有数据的类别属性,并选取最可靠的点加入已分类集合.为了验证算法的效率,收集了67张黄瓜叶片色调的数字信息,并对具有6个已分类数据与61个未分类数据的数据集进行半监督聚类分析,以判断这些叶片的健康程度.结果表明,该聚类算法优于其他算法.
對于已經分類的數據和大量未分類數據,在運算過程中,採用一種新的半鑑督聚類算法為支持嚮量機提供新的訓練數據.隨後,利用支持嚮量機判彆齣所有數據的類彆屬性,併選取最可靠的點加入已分類集閤.為瞭驗證算法的效率,收集瞭67張黃瓜葉片色調的數字信息,併對具有6箇已分類數據與61箇未分類數據的數據集進行半鑑督聚類分析,以判斷這些葉片的健康程度.結果錶明,該聚類算法優于其他算法.
대우이경분류적수거화대량미분류수거,재운산과정중,채용일충신적반감독취류산법위지지향량궤제공신적훈련수거.수후,이용지지향량궤판별출소유수거적유별속성,병선취최가고적점가입이분류집합.위료험증산법적효솔,수집료67장황과협편색조적수자신식,병대구유6개이분류수거여61개미분류수거적수거집진행반감독취류분석,이판단저사협편적건강정도.결과표명,해취류산법우우기타산법.
