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标签带噪声数据的重加权半监督分类方法

陈倩; 杨旻; 魏鹏飞 烟台大学数学与信息科学学院; 山东烟台264005

关键词:重要性重加权 噪声率 半监督分类 概率估计 

摘要:对于仅有部分数据带标签且标签含有噪声的二分类问题,提出了一类基于重要性重加权的半监督分类算法,借助贝叶斯公式和无约束最小二乘拟合进行标签噪声率的估计,并由此利用BP神经网络逐步求解带权的优化问题,在多个标准数据集上的实验结果表明,本文提出重加权的半监督分类方法,能有效地降低标签不足以及标签噪声对分类准确率的影响。

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