平衡化图半监督学习方法

发布时间：2017-06-03 06:02

  本文关键词：平衡化图半监督学习方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：许多机器学习的实际应用中都存在数据不平衡问题,即某类的样本数目要远小于其他类别.数据不平衡会使得分类问题中的分类面过于倾向于适应大类而忽略小类,导致测试样本被错误地判断为大类.针对该问题,文章提出了一种平衡化图半监督学习方法.该方法在能量函数中引入均衡化因子项,使得置信值不仅在图上尽量光滑且在不同类别之间也尽量均衡,有效减小了数据不均衡的不利影响,21个标准数据集上对比实验的统计分析结果表明新方法在数据不平衡时具有显著(显著性水平为0.05)优于支持向量机以及其他图半监督学习方法的分类效果.
【作者单位】： 海南大学信息科学技术学院;北京凌云光视公司图像处理部;
【关键词】： 不均衡数据集 图半监督学习 支持向量机
【基金】：海南省自然科学基金资助项目(20166211) 海南省高等学校科学研究项目(Hjkj2012-01) 国家自然科学基金(11261015)资助课题
【分类号】：TP181
【正文快照】： i引言一般地,传统机器学习方法要求训练数据比较完整及数据分布相对均匀.然而,许多实际应用中经常存在着数据不平衡现象.比如,医疗诊断中健康人数通常远大于病人数;卫星图像石油泄漏侦测中无泄漏的情况远多于泄漏的情况等.这种某些类拥有较多的样本,而某些类只有相对较少或很

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