[发明专利]一种基于相似度的半监督学习数据分类算法在审
申请号: | 202010852138.X | 申请日: | 2020-08-21 |
公开(公告)号: | CN111950652A | 公开(公告)日: | 2020-11-17 |
发明(设计)人: | 孙栓柱;陈广;高阳;周春蕾;李逗;孙彬;王林;王其祥;高进;李春岩;沈洋;黄治军;张磊;傅高健;周心澄 | 申请(专利权)人: | 江苏方天电力技术有限公司;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人: | 窦贤宇 |
地址: | 210096 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于相似度的半监督学习数据分类算法,包括三个部分:无标记样本的k‑means聚类,半监督相似度计算,无标记样本的k‑means聚类与半监督相似度计算相结合来扩展量少类进行模型分类,再评估模型的分类效果。本发明并没有按照k=2的方式粗略的进行聚类,而是根据半监督学习中的平滑假设和聚类假设的原理确定了一套算法机制,通过度量量少类与聚类类别之间的相似度的方式确定k值,进而确定距离量少类最近的数据集合,并扩充到标记数据中。利用相似度高的未标记数据扩充了有标记数据,有效的改善了数据不平衡的问题,从而有效提升了量少类样本的召回率和F1值。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 相似 监督 学习 数据 分类 算法 | ||
【主权项】:
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