Germain Forestier, Cédric Wemmert. Halvövervakad inlärning med hjälp av flera kluster med begränsad märkning av data. Informationsvetenskaper, Elsevier, 2016, 361-362, s.48-65 Supervised klassificering består i att lära sig en prediktiv modell med hjälp av en uppsättning märkta prover. Det är accepterat att prediktiva modellers noggrannhet vanligtvis ökar när fler märkta prover finns tillgängliga. Etiketterade prover är i allmänhet svåra att få fram som märkningssteg om de ofta utförs manuellt. Tvärtom är det lätt att få tag på omärkta prover. Eftersom märkningsuppgiften är tröttsam och tidskrävande, ger användarna i allmänhet ett mycket begränsat antal märkta objekt. Det är dock mycket svårt att utforma metoder som kan fungera effektivt med ett mycket begränsat antal märkta prover. I detta sammanhang har man föreslagit halvövervakade metoder för att dra nytta av både märkta och icke-märkta data. I detta dokument fokuserar vi på fall där antalet märkta prover är mycket begränsat. Vi granskar och formaliserar åtta halvövervakade inlärningsalgoritmer och introducerar en ny metod som kombinerar övervakat och oövervakat lärande för att kunna använda både märkta och omärkta data. Huvudidén med denna metod är att producera nya funktioner som härrör från ett första steg i dataklustring. Dessa funktioner används sedan för att berika beskrivningen av indata som leder till en bättre användning av datadistributionen. Effektiviteten av alla metoder jämförs på olika artificiella, UCI datauppsättningar, och på klassificeringen av en mycket hög upplösning fjärranalys bild. Experimenten visar att vår metod visar goda resultat, särskilt när antalet märkta prov är mycket begränsat. Den bekräftar också att en kombination av märkta och omärkta data är mycket användbar när det gäller mönsterigenkänning. Nyckelord: halvövervakad inlärning, klassificering, mönsterigenkänning, fjärranalys Detta är författarens version av en artikel publicerad i Information Sciences. Den slutliga bestyrkta versionen finns på Internet: http://dx
Forestier och Wemmert REF föreslog en halvövervakad inlärningsmetod för att producera nya funktioner av flera kluster.
Semi-supervised learning using multiple clusterings with limited labeled data
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}