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文檔簡介
1、半監(jiān)督學習已經(jīng)成為模式識別和機器學習的重要組成部分，被國際機器學習界所廣泛關(guān)注。近年來隨著機器學習在數(shù)據(jù)挖掘和分析中的廣泛應(yīng)用，半監(jiān)督學習的一些理論已經(jīng)成功應(yīng)用于實際問題的處理。本文對半監(jiān)督學習進行了研究，主要內(nèi)容如下：
通過擴展核一致性方法，提出了基于核策略的半監(jiān)督學習算法GCM(GeneralizedConsistency Method)，深入分析了五種不同的度量及它們之間的關(guān)系，實驗研究了不同度量方法中的參數(shù)與算法性
2、能間的關(guān)系，并對使用不同度量的GCM算法的性能進行了比較，實驗結(jié)果表明，使用指數(shù)度量的GCM算法的性能最優(yōu)，而使用歐幾里得度量的GCM算法的性能最差，同時，不同度量中的參數(shù)取值對算法的性能具有一定的影響；
由于CCA是一種線性學習模型，線性變換的本質(zhì)限制了抽取樣本更具鑒別力的非線性的特征，因此，Semi-CCA在處理非線性問題上具有不足之處；在Semi-CCA算法的基礎(chǔ)上引入核方法，提出了基于核典型相關(guān)分析的半監(jiān)督學習算法
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