【摘 要】
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半监督学习是近年来倍受人们关注的新的机器学习方法,本文将李群理论引入到半监督学习领域中,给出了基于李群的半监督学习算法。主要包括以下几方面内容:1.分析了半监督学习
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半监督学习是近年来倍受人们关注的新的机器学习方法,本文将李群理论引入到半监督学习领域中,给出了基于李群的半监督学习算法。主要包括以下几方面内容:1.分析了半监督学习的研究现状;2.给出了基于李群代数结构和几何结构的半监督学习模型;3.给出了线性李群的半监督学习算法(SSLA-GL(n)),并将其应用于一类甾体药物的活性预测;4.给出了参数李群的半监督学习算法(SSLA-PLG),并将其应用于UCI医学数据集的降维和分类;5.针对药物毒性预测,给出了基于SSLA-PLG的药物毒性预测模拟系统,并在Tox数据集上得到验证。通过本文的研究,一方面,丰富了半监督学习的研究内容;另一方面,将基于李群的半监督学习算法应用于医学数据集的降维以及药物的活性分析和毒性的预测分类当中,为提出的新方法找到了应用背景。
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