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两阶段半监督加权朴素信念分类模型

2011-10-25分类号:TP311.13

【作者】祁瑞华  杨德礼  李慧芬  
【部门】大连外国语学院现代教育技术中心  大连理工大学管理学院系统工程研究所  
【摘要】针对目前半监督分类算法中未考虑缺失属性隐含信息和算法复杂度高的情况,改进了朴素信念分类,提出了两阶段半监督加权朴素信念分类模型。与直推支持向量机对比实验结果表明两阶段半监督加权朴素信念分类模型减少了分类时间,并且在其能够明确分类的样本上的正确率与直推支持向量机相当,是一种有效的不完整数据分类算法。
【关键词】模式识别  分类  半监督  加权  两阶段
【基金】国家自然科学基金重大项目(708890080); 教育部人文社科青年项目(11YJCZH131); 辽宁经济社会发展立项课题(2011LSIKTJJX-75)
【所属期刊栏目】运筹与管理
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