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基于数据相似度的自适应半监督随机森林算法
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作者 胡志鹏 彭亦功 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第7期117-121,共5页
提出一种基于数据相似度的自适应半监督随机森林算法.利用随机森林对带标签和无标记数据进行路径编码、相似度分析和无标签数据的伪标记选择;再选择满足条件的数据迭代训练随机森林,改善其分类性能.实验结果表明:提出的算法可以有效地... 提出一种基于数据相似度的自适应半监督随机森林算法.利用随机森林对带标签和无标记数据进行路径编码、相似度分析和无标签数据的伪标记选择;再选择满足条件的数据迭代训练随机森林,改善其分类性能.实验结果表明:提出的算法可以有效地利用无标记数据信息,提高分类精度. 展开更多
关键词 随机森林 半监督学习算法 数据相似度 路径集合稀疏编码 自适应
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