有没有人写过周志华tri training的Tritraining分类算法MATLAB版本

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基于Tri-training的主动学习算法
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一种基于Tritraining的半监督多标记学习文档分类算法.pdf7页
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第29卷第1期 中文信息学报 V01．29，No．1 Jan?，年1月 0FCHINESEINFORMATIONPROCESSING JOURNAL
文章编号： 04―07 一种基于Tri―training的半监督多标记学习文档分类算法 高嘉伟1’2，梁吉业1’2，刘杨磊1’2，李茹1’2 5 1．山西大学计算机与信息技术学院，山西太原．计算智能与中文信息处理教育部重点实验室，山西太原030006 摘
要：多标记学习主要用于解决因单个样本对应多个概念标记而带来的歧义性问题，而半监督多标记学习是近 年来多标记学习任务中的一个新的研究方向，它试图综合利用少量的已标记样本和大量的未标记样本来提高学习 性能。为了进一步挖掘未标记样本的信息和价值并将其应用于文档多标记分类问题，该文提出了一种基于Tri― 算法训练分类器，将多标记学习问题转化为标记排序问题。实验表明，该算法能够有效提高文档分类性能。 关键词：半监督学习；多标记学习；文档分类 中图分类号：TP391
文献标识码：A A Based Multi―label forText Tri―trainingSemi―supervisedLearning Categorization GAO Rul’2 Jiaweil～，LIANG1一，LIU Jiye Yan91eil～，LI of andInformation 030006，China； 1．Sch001 Techn0109y，ShanxiUniversity，Taiyuan，Shanxi Computer 2． of andChinese1nformation of ofEducation， KeyI。aboratoryComputationalIntelligence
ProcessingMinistry Taiyuan，Shanxi030006，China is todealwiththe inwhicha isassociated Abstract：JⅥulti―label ambiguityproblem
singlesampIe learningproposed with labeIs the multi―label isanewresearchdirec― multipleconceptsimultaneously，whilesemi―supervisedlearning tioninrecent Tofurther theinformationofunlabeled
semi―supervised years． exploit samples，a basedon MI。一kNN to
morelabeled Tri―training MKSMI．T isadopts algorithmget samples， algorithm proposed．It then
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