本文關鍵詞：基于半監(jiān)督學習的樸素貝葉斯分類新算法

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【摘要】：為了在有標簽的訓練集中保留高質量的樣本,首先利用無標簽訓練集得出置信度高的k個樣本,再結合有標簽訓練樣本,不斷迭代直至訓練完成。實驗結果表明:隨著無標記樣本比例的不斷增加,本文算法預測準確性明顯高于樸素貝葉斯分類算法,而且其性能比傳統(tǒng)半監(jiān)督學習方法有所改善。
【作者單位】： 吉林大學計算機科學與技術學院;東北師范大學計算機科學與信息技術學院;
【關鍵詞】： 計算機應用 半監(jiān)督學習 樸素貝葉斯 無類標簽分類
【基金】：國家自然科學基金項目(61272209)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 130117)0引言樸素貝葉斯算法因其具有簡單、快速和高準確率等特點被廣泛應用于分類任務中。但是樸素貝葉斯分類算法存在一定的弊端,它要求條件屬性間滿足類條件獨立假設,這在實際應用中是很難滿足的。如果實際數(shù)據(jù)屬性間高度相關,就會導致分類效果大大下降。許多學者提出了一

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 江凱;高陽;;并行化的半監(jiān)督樸素貝葉斯分類算法[J];計算機科學與探索;2012年10期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 孔怡青;半監(jiān)督學習及其應用研究[D];江南大學;2009年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 彭興媛;樸素貝葉斯分類改進算法的研究[D];重慶大學;2012年

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 董立巖;隋鵬;孫鵬;李永麗;;基于半監(jiān)督學習的樸素貝葉斯分類新算法[J];吉林大學學報(工學版);2016年03期

2 王輝;陳泓予;劉淑芬;;基于改進樸素貝葉斯算法的入侵檢測系統(tǒng)[J];計算機科學;2014年04期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 胡利安;目標導向的關節(jié)結構運動控制方法研究[D];華中科技大學;2013年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 孫明明;一種基于集成學習的Android用戶隱私保護方案的研究與實現(xiàn)[D];電子科技大學;2015年

2 陳洋;維吾爾語不良文本信息過濾技術研究[D];新疆大學;2014年

3 林峰;基于環(huán)境感知的線下購物推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];北京交通大學;2014年

4 孫鵬;基于多視圖的半監(jiān)督學習分類算法的研究[D];吉林大學;2014年

5 邵逢仙;基于小波變換紋理特征及多部件二次驗證行人檢測算法[D];長沙理工大學;2014年

6 蔣正陽;基于電量預測及客戶行為分析的電網(wǎng)系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];中山大學;2013年

7 趙魏雨;基于改進的k均值聚類算法的P2P流量識別的研究[D];東北林業(yè)大學;2013年

【二級參考文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 陳路瑩;高維數(shù)據(jù)的聚類分析方法研究及其應用[D];廈門大學;2009年

2 李伯陽;文本聚類方法研究及其應用[D];廈門大學;2008年

3 周龍;基于樸素貝葉斯的分類方法研究[D];安徽大學;2006年

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉蓉;李紅艷;;半監(jiān)督學習研究與應用[J];軟件導刊;2010年08期

2 陳武錦;;半監(jiān)督學習研究綜述[J];電腦知識與技術;2011年16期

3 梁吉業(yè);高嘉偉;常瑜;;半監(jiān)督學習研究進展[J];山西大學學報(自然科學版);2009年04期

4 唐曉亮;韓敏;;一種基于極端學習機的半監(jiān)督學習方法[J];大連理工大學學報;2010年05期

5 李歡;;半監(jiān)督學習及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應用[J];電腦知識與技術;2010年27期

6 崔鵬;;一種用于半監(jiān)督學習的核優(yōu)化設計[J];軟件工程師;2013年09期

7 王艷華;楊志豪;李彥鵬;唐利娟;林鴻飛;;基于監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習的蛋白質關系抽取[J];江西師范大學學報(自然科學版);2013年04期

8 梅松青;;基于自適應圖的半監(jiān)督學習方法[J];計算機系統(tǒng)應用;2014年02期

9 李燕萍;唐振民;丁輝;張燕;;半監(jiān)督學習機制下的說話人辨認算法[J];計算機工程;2009年14期

10 王勁松;陳哲;馮靜蘭;顧明亮;;半監(jiān)督學習對十個口述數(shù)字的識別[J];電聲技術;2010年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 柳斌;李之棠;涂浩;;基于半監(jiān)督學習的應用流分類方法[A];2010年全國開放式分布與并行計算機學術會議論文集[C];2010年

2 葛薦;馬廷淮;;基于集成算法的半監(jiān)督學習研究[A];第29屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（B輯）（NDBC2012）[C];2012年

3 趙玲玲;周水生;王雪巖;;基于集成算法的半監(jiān)督學習[A];第十四屆全國信號處理學術年會(CCSP-2009)論文集[C];2009年

4 谷方明;劉大有;王新穎;;基于半監(jiān)督學習的加權支持向量域數(shù)據(jù)描述方法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集(B輯)[C];2010年

5 馮瑞;宋春林;;一種基于局部學習的復雜系統(tǒng)建模方法[A];2007中國控制與決策學術年會論文集[C];2007年

6 陳耀東;王挺;陳火旺;;半監(jiān)督學習和主動學習相結合的淺層語義分析[A];第三屆全國信息檢索與內容安全學術會議論文集[C];2007年

7 邱慧寧;黃劍;陳羽;賴劍煌;;基于UDP的半監(jiān)督學習及其在人臉識別的應用[A];第十四屆全國圖象圖形學學術會議論文集[C];2008年

8 楊源;馬云龍;林鴻飛;;基于權重標準化SimRank與半監(jiān)督學習的產(chǎn)品屬性歸類[A];中國計算語言學研究前沿進展（2009-2011）[C];2011年

9 王倩影;馮國燦;湯鑫;;δ-距離及其在半監(jiān)督增強中的應用[A];第十五屆全國圖象圖形學學術會議論文集[C];2010年

10 林良憲;利德江;蔡孟璇;邱政賢;;針對小樣本分類的半監(jiān)督式學習法[A];第25屆全國灰色系統(tǒng)會議論文集[C];2014年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 譚學敏;基于半監(jiān)督學習的運動想象腦-機接口研究[D];重慶大學;2015年

2 孫博良;在線半監(jiān)督學習理論、算法與應用研究[D];國防科學技術大學;2014年

3 徐雪;樣本的幾何信息在半監(jiān)督學習中的應用研究[D];中國科學技術大學;2010年

4 孔怡青;半監(jiān)督學習及其應用研究[D];江南大學;2009年

5 蘭遠東;基于圖的半監(jiān)督學習理論、算法及應用研究[D];華南理工大學;2012年

6 唐曉亮;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的半監(jiān)督學習方法研究[D];大連理工大學;2009年

7 余國先;高維數(shù)據(jù)上的半監(jiān)督學習研究[D];華南理工大學;2013年

8 潘俊;基于圖的半監(jiān)督學習及其應用研究[D];浙江大學;2011年

9 王嬌;多視圖的半監(jiān)督學習研究[D];北京交通大學;2010年

10 桂杰;基于圖的半監(jiān)督學習和維數(shù)約簡方法及其應用研究[D];中國科學技術大學;2010年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李南;基于屬性偏序結構理論的半監(jiān)督學習方法研究[D];燕山大學;2015年

2 路同強;基于半監(jiān)督學習的微博謠言檢測研究[D];山東大學;2015年

3 杜俊;半監(jiān)督學習及其在社交媒體分析中的應用[D];華北電力大學;2015年

4 王俊超;在線半監(jiān)督學習尺度自適應魯棒目標跟蹤[D];湘潭大學;2015年

5 薛巍;基于半監(jiān)督學習的人臉特征抽取方法研究[D];揚州大學;2015年

6 劉偉濤;半監(jiān)督學習方法及應用研究[D];山東大學;2011年

7 陳新勇;基于核策略的半監(jiān)督學習方法研究[D];河北大學;2010年

8 馮元佶;基于圖的半監(jiān)督學習的改進研究[D];湘潭大學;2010年

9 黃明明;半監(jiān)督學習方法研究及在警用平臺中的應用[D];大連理工大學;2010年

10 易星;半監(jiān)督學習若干問題的研究[D];清華大學;2004年

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本文編號：935074