Yarı-gözetimli veri sınıflandırma için kolektif bir öğrenme yaklaşımı

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

卷:24

关键词: Semi- Supervised data classification;    Clustering method;    Supervised data classification;    Machine learning;    Mathematical programming;    Yarı-gözetimli veri sınıflandırma;    Kümeleme yöntemi;    Gözetimli veri sınıflandırma;    Makine öğrenme;    Matematiksel programlama;   

DOI  :  

来源: DOAJ

【 摘 要 】

Yarı-gözetimli verisınıflandırma, makine öğrenme ve veri madenciliğinde önemli bir çalışmaalanıdır çünkü az sayıda etiketli ve çok sayıda etiketsiz veri içeren verikümeleri ile ilgilenmektedir. Gerçek hayat veri kümelerinin çoğu bu özelliğitaşıdığından birçok araştırmacı bu alana ilgi duymaktadır. Bu makaledeyarı-gözetimli veri sınıflandırma problemlerinin çözümü için kolektif biryöntem önerilmiştir. Konuyu daha iyi anlamak için R1 de tanımlı verikümeleri oluşturup önerilen algoritmalar bu veri kümelerine uygulanmıştır.Gelişkin tekniklerle karşılaştırma yapmak için en iyi bilinen WEKA makineöğrenme programı kullanılmıştır. Çalışmalar UCI veri kümesi deposunda bulunangerçek hayat veri kümeleri üzerinde uygulanmıştır. 10 katlı çapraz geçerlilikölçütü kullanılarak elde edilen değerlendirme sonuçları tablolarda sunulmuştur.

【 授权许可】

Unknown