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《西安电子科技大学》 2009年
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半监督降维和分类算法研究

赵玲玲  
【摘要】: 在很多实际应用中,随着数据采集技术和存储技术的发展,获取大量的无标号样本已变得非常容易,而获取有标号样本通常需要付出很大的代价。因而,相对于大量的无标号样本,有标号样本通常会很少。传统的无监督学习只能利用无标号样本进行学习,监督学习只利用少量的有标号样本学习,而半监督学习则能同时利用大量的无标号样本和少量的有标号样本来进行学习,因此,半监督学习是非常有意义的研究课题。半监督学习包括半监督分类、半监督回归、半监督聚类和半监督维数约减等几个方面。本文以半监督学习为基础,主要做了以下一些工作: 在半监督维数约减方面,提出了一种新的算法ISSDR。一方面,它能够充分利用正负约束信息,使得在低维空间中不属于同一类的数据离的越远越好,而属于同一类的数据靠的越近越好。另一方面,引入剩余的大量未标记数据,利用隐藏在未标记数据中的潜在信息,能很好的保持数据集的全局以及局部结构。实验结果表明,该算法能从大量的未标记数据以及有限的成对约束中学习出有用的知识,实验证明了该算法的有效性。 在半监督分类方面,提出了一种新的集成算法E-LNP。它选用一种基于图的半监督学习算法LNP作为子学习器,通过选择不同的特征个数以及学习参数,利用子学习器分别多次训练进行预测,然后将其预测结果按投票方式进行集成,从而得到最终的学习结果。实验表明E-LNP算法比仅使用单一的半监督分类器有更强的泛化能力,能有效的提高分类精度。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP181

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 盛英;;基于Fisher判别的半监督天体光谱数据特征降维[J];太原科技大学学报;2012年05期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 谈锐;半监督数据降维方法的研究[D];江南大学;2012年
2 盛英;半监督特征降维及其在天文光谱数据中的应用[D];太原科技大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 李晓黎,刘继敏,史忠植;概念推理网及其在文本分类中的应用[J];计算机研究与发展;2000年09期
2 陈毅松,汪国平,董士海;基于支持向量机的渐进直推式分类学习算法[J];软件学报;2003年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王庆;;关于信赖域方法的注记和改进[J];安徽广播电视大学学报;2011年01期
2 潘希姣;;多子群粒子群集成神经网络[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2007年02期
3 李亭;杨敬锋;彭晓琴;陈志民;;基于最大似然法集成的黄曲条跳甲预警模型[J];安徽农业科学;2008年25期
4 时雷;虎晓红;席磊;段其国;;集成学习技术在农业中的应用[J];安徽农业科学;2008年26期
5 钟尚平;林静;;一个基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法[J];北京交通大学学报;2009年02期
6 林正奎;唐焕玲;鲁明羽;王敬东;;基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法[J];北京交通大学学报;2009年06期
7 张海;王尧;陈冰;胡荣祖;高红旭;赵凤起;;用Boosting算法预测多硝基芳香族化合物的密度[J];火炸药学报;2007年05期
8 张海;丁毅涛;王尧;胡荣祖;高红旭;赵凤起;;自适应梯度Boosting算法及多硝基芳香族化合物密度的主因子选择[J];火炸药学报;2011年02期
9 李文斌;刘椿年;钟宁;;基于两阶段集成学习的分类器集成[J];北京工业大学学报;2010年03期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 叶红云;倪志伟;陈恩红;;一种混合型集成学习演化决策树算法[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
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4 杜方键;杨宏晖;;K均值聚类优化集成学习[A];2011'中国西部声学学术交流会论文集[C];2011年
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6 赵玲玲;周水生;王雪岩;;基于集成算法的半监督学习[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
7 刘欣;章勇;王娟;;增量学习的TFIDF_NB协同训练分类算法[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
8 陈华杰;韦巍;;一种基于元泛化的Bagged Boosting算法[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(上)[C];2005年
9 ;Adaptive multi-LSSVR based soft sensing for cobalt oxalate synthesis process[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference(CCDC)[C];2011年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 于化龙;基于DNA微阵列数据的癌症分类技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 李建平;面向异构数据源的网络安全态势感知模型与方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 邬俊;基于交互式语义推理的图像检索算法研究[D];大连海事大学;2010年
5 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
6 任广波;基于半监督学习的遥感影像分类技术研究[D];中国海洋大学;2010年
7 尤著宏;基于图和复杂网络理论的蛋白质相互作用数据分析与应用研究[D];中国科学技术大学;2010年
8 赵玉凤;图像检索中自动标注技术的研究[D];北京交通大学;2009年
9 邓斌;B2C在线评论中的客户知识管理研究[D];电子科技大学;2010年
10 苏煜;基于SCF范式的在线P300脑机接口研究[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马冉冉;集成学习算法研究[D];山东科技大学;2010年
2 王萍;语音情感识别研究[D];山东科技大学;2010年
3 吕万里;中文文本分类技术研究[D];山东科技大学;2010年
4 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
5 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
6 石国强;基于规则的组合分类器的研究[D];郑州大学;2010年
7 陈松峰;利用PCA和AdaBoost建立基于贝叶斯的组合分类器[D];郑州大学;2010年
8 吴正娟;特征变换在组合分类中的应用研究[D];郑州大学;2010年
9 曹彦;基于支持向量机的特征选择及其集成方法的研究[D];郑州大学;2010年
10 周驰;数据流上概念漂移的检测和分类[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 倪国强;沈渊婷;徐大琦;;一种基于小波PCA的高光谱图像特征提取新方法[J];北京理工大学学报;2007年07期
2 覃冬梅,胡占义,赵永恒;一种基于主分量分析的恒星光谱快速分类法[J];光谱学与光谱分析;2003年01期
3 张继福;蔡江辉;;面向LAMOST的天体光谱离群数据挖掘系统研究[J];光谱学与光谱分析;2007年03期
4 李乡儒;胡占义;赵永恒;;基于Fisher判别分析的有监督特征提取和星系光谱分类[J];光谱学与光谱分析;2007年09期
5 李乡儒;胡占义;赵永恒;李晓明;;RVM有监督特征提取与Seyfert光谱分类[J];光谱学与光谱分析;2009年06期
6 刘蓉;靳红梅;段福庆;;基于Bayes决策的光谱分类[J];光谱学与光谱分析;2010年03期
7 王瀛;郭雷;梁楠;;基于优选样本的KPCA高光谱图像降维方法[J];光子学报;2011年06期
8 赵武锋;沈海斌;严晓浪;;监督降维算法的计算和理论分析[J];浙江大学学报(理学版);2009年06期
9 朱艳;刘晓莉;杨哲海;;高光谱数据的降维及Tabu搜索算法的应用[J];测绘科学技术学报;2007年01期
10 吴晓婷;闫德勤;;改进的非线性数据降维方法及其应用[J];计算机工程与应用;2011年02期
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
2 杨风召;高维数据挖掘中若干关键问题的研究[D];复旦大学;2003年
3 谭璐;高维数据的降维理论及应用[D];国防科学技术大学;2005年
4 曹苏群;基于模糊Fisher准则的聚类与特征降维研究[D];江南大学;2009年
5 张田昊;数据降维算法研究及其应用[D];上海交通大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
2 余养强;半监督学习若干问题的研究[D];福建师范大学;2010年
3 刘伟涛;半监督学习方法及应用研究[D];山东大学;2011年
4 易星;半监督学习若干问题的研究[D];清华大学;2004年
5 庄红波;函数变换法求经典Fisher方程的显示解[D];四川师范大学;2006年
6 王雨春;CCA在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2006年
7 杜世强;基于核Fisher判别的人脸识别方法研究[D];陕西师范大学;2007年
8 金骏;半监督的聚类和降维研究及应用[D];南京航空航天大学;2007年
9 郝建柏;基于图的半监督学习模型研究与分类器设计[D];中国科学技术大学;2009年
10 高绪伟;核PCA特征提取方法及其应用研究[D];南京航空航天大学;2009年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李妍妍;李媛媛;叶世伟;;基于流形正则化的支持向量回归及应用[J];计算机应用;2007年08期
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7 杨绪兵;潘志松;陈松灿;;半监督型广义特征值最接近支持向量机[J];模式识别与人工智能;2009年03期
8 鲁珂,赵继东,叶娅兰,曾家智;一种用于图像检索的新型半监督学习算法[J];电子科技大学学报;2005年05期
9 罗进;周学君;;半监督学习中非标记数据的利用[J];湖北大学学报(自然科学版);2008年01期
10 曹慧;刘玉峰;;未标记样本在半监督学习中的应用方法研究[J];广西轻工业;2008年12期
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1 谷方明;刘大有;王新颖;;基于半监督学习的加权支持向量域数据描述方法[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2010年
2 杨源;马云龙;林鸿飞;;基于权重标准化SimRank与半监督学习的产品属性归类[A];中国计算语言学研究前沿进展(2009-2011)[C];2011年
3 朱松豪;梁志伟;;用半监督学习方法实现图像检索[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
4 邱慧宁;黄剑;陈羽;赖剑煌;;基于UDP的半监督学习及其在人脸识别的应用[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
5 毕锦烟;李巍华;;基于半监督模糊核聚类的齿轮箱早期故障检测方法[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文摘要集[C];2007年
6 柳斌;李之棠;涂浩;;一种基于半监督学习的应用层流量分类方法[A];2008年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册)[C];2008年
7 张召;业宁;业巧林;;基于配对约束的核半监督非线性降维算法[A];第五届全国信息检索学术会议论文集[C];2009年
8 王倩影;冯国灿;汤鑫;;δ-距离及其在半监督增强中的应用[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
9 冯瑞;宋春林;;一种基于局部学习的复杂系统建模方法[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
10 何慧;陈博;郭军;;基于流形学习的半监督文本情感分类算法[A];第五届全国信息检索学术会议论文集[C];2009年
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1 孔怡青;半监督学习及其应用研究[D];江南大学;2009年
2 王娇;多视图的半监督学习研究[D];北京交通大学;2010年
3 兰远东;基于图的半监督学习理论、算法及应用研究[D];华南理工大学;2012年
4 徐雪;样本的几何信息在半监督学习中的应用研究[D];中国科学技术大学;2010年
5 朱岩;面向文本数据的半监督学习研究[D];北京交通大学;2012年
6 桂杰;基于图的半监督学习和维数约简方法及其应用研究[D];中国科学技术大学;2010年
7 潘俊;基于图的半监督学习及其应用研究[D];浙江大学;2011年
8 余国先;高维数据上的半监督学习研究[D];华南理工大学;2013年
9 赵志凯;半监督学习及其在煤矿瓦斯安全信息处理中的应用研究[D];中国矿业大学;2012年
10 任广波;基于半监督学习的遥感影像分类技术研究[D];中国海洋大学;2010年
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1 陈新勇;基于核策略的半监督学习方法研究[D];河北大学;2010年
2 黄明明;半监督学习方法研究及在警用平台中的应用[D];大连理工大学;2010年
3 冯元佶;基于图的半监督学习的改进研究[D];湘潭大学;2010年
4 余养强;半监督学习若干问题的研究[D];福建师范大学;2010年
5 刘伟涛;半监督学习方法及应用研究[D];山东大学;2011年
6 杨伟;半监督学习方法研究[D];国防科学技术大学;2011年
7 魏征丽;基于图半监督学习算法的研究及应用[D];西安电子科技大学;2012年
8 刘孝良;基于半监督学习的随机森林算法研究与应用[D];中国海洋大学;2013年
9 惠成峰;基于半监督学习的电子商务推荐方法[D];南京大学;2013年
10 王竞燕;基于半监督学习的桥梁结构健康分类模型的研究与应用[D];北京工商大学;2012年
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