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不同類別的祥本嚴(yán) 重重疊在分類邊界時(shí)，由于聚類假設(shè)不能很好地反映出數(shù)據(jù)的真實(shí)分布，基于聚類假設(shè)的半監(jiān)督分類方法的性能，可能比與之對立的監(jiān)督分類方法更差。針對上述不安全的半監(jiān)督分類問題，提出了調(diào)整聚類假設(shè)聯(lián)合成對約束半監(jiān)督分類方法（ ACA-JPC-S3VM）。一方面，它將單個(gè)未標(biāo)記樣本到數(shù)據(jù)分布邊界的距離融入到模型的學(xué)習(xí)中，能夠一定程度上緩解此類情況下算法性能的下降程度;另一方面，它將成對約束信息引入，彌補(bǔ)了模型對監(jiān)督信息利用方面的不足。在UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ACA-JPC-S3VM方法的性能絕不會低于支持向量機(jī)（SVM），且在標(biāo)記樣本數(shù)量為10時(shí)的平均準(zhǔn)確率較SVM高出5個(gè)百分點(diǎn);在圖像分類數(shù)據(jù)集。上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，直推式支持向量機(jī)（TSVM）等半監(jiān)督分類方法出現(xiàn)了不同程度的不安全學(xué)習(xí)情形（即性能相近或低于SVM），而ACA-JPC-S3VM卻能安全地學(xué)習(xí)。因此，ACA-JPC-S3VM具有更好的安全性與正確性。
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