【摘 要】
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综合运用D-S证据理论和Forest算法,构建得到一种以证据理论为基础的多类半监督分类算法。先以随机方式对多类数据进行组合分类共得到两类数据,再对初始分类器进行训练;利用D-
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综合运用D-S证据理论和Forest算法,构建得到一种以证据理论为基础的多类半监督分类算法。先以随机方式对多类数据进行组合分类共得到两类数据,再对初始分类器进行训练;利用D-S证据理论来融合部分分类器对未标记样本的分类情况。研究结果表明:随着分类器的数量上升,分类准确率表现为持续升高的现象,但上升幅度不断减小,还会引起学习耗时的快速上升。进行实际半监督学习时,需综合考虑分类准确率与学习耗时来确定最终的分类器数量。当可信度阈值t增大后,可以获得更多的没有参与训练的未标记样本数量。在t逐渐增大的过程中,分类器
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