一种有向链接式分类器构造方法及分类方法

    公开(公告)号:CN104820687A

    公开(公告)日:2015-08-05

    申请号:CN201510192537.7

    申请日:2015-04-22

    Abstract: 本发明公开了一种有向链接式分类器构造方法及分类方法。本方法为:1)初始化一已标注训练数据集T的权值分布、一增量集和迭代截止条件;2)对于第m次迭代,采用已标注训练集T(m)训练一弱分类器Gm(x),并用当前的Gm(x)的分类误差率和系数更新已标注训练集T(m)的权值分布;并且利用当前的Gm(x)对一未标注集U进行预测,然后从预测结果中选出置信度最高的前K个样本及其对应的预测标签放入或更新到增量集中;3)当满足迭代截止条件时,停止迭代并根据每次迭代得到的弱分类器构建一强分类器G(x)。该方法通过有价值知识的共享传递与协同指导,充分挖掘与利用已标注和未标注这两种样本,实现了模型信息的有效利用与融合增强。

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