Abstract-I detta papper föreslår vi en ny graf-baserad funktion delning algoritm maxInd, vilket skapar en balanserad split maximera självständigheten mellan de två funktionsuppsättningar. Vi studerar RBF-nätets prestanda i en co-träningsmiljö med naturlig, verkligt oberoende, slumpmässig och maxInd-split. Resultaten visar att RBF netto är framgångsrik i en cotraining inställning, outperforming SVM och NB. Samträning anses också vara känslig för avvägningen mellan beroendet av funktionerna inom en funktionsuppsättning och beroendet mellan funktionsuppsättningarna.
I detta dokument jämför vi vår föreslagna metod med en metod som kallas MaxInd REF, avsedd för approximation av en optimal funktionsdelning för samträning.
Co-training using RBF Nets and Different Feature Splits
{'venue': 'The 2006 IEEE International Joint Conference on Neural Network Proceedings', 'journal': 'The 2006 IEEE International Joint Conference on Neural Network Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}