Abstract-I detta papper undersöker vi prestandan av två omslagsmetoder för semi-övervakade lärande algoritmer för klassificering av proteinkristallisering bilder med begränsade märkta bilder. För det första utvärderar vi prestandan av semiövervakad metod med hjälp av självträning med naiv Bayesian (NB) och sekventiell minimal optimering (SMO) som basklassare. De förtroendevärden som returneras av dessa klassificatörer används för att välja höga självsäkra förutsägelser som ska användas för självträning. För det andra analyserar vi prestandan hos ännu ett annat tvåstegs Idea (YATSI) semiövervakat lärande med NB, SMO, flerskikts perceptron (MLP), J48 och slumpmässiga skogsklasser (RF). Dessa resultat jämförs med det grundläggande övervakade lärandet med hjälp av samma utbildningsset. Vi utför våra experiment på ett dataset bestående av 2250 proteinkristallisationsbilder för olika proportioner av träning och testdata. Våra resultat visar att NB och OMO med hjälp av både självträning och YATSI halvövervakade metoder förbättrar noggrannheten när det gäller övervakat lärande. Å andra sidan presterar MLP, J48 och RF bättre med hjälp av grundläggande övervakat lärande. Sammantaget ger slumpmässig skogsklassificering den bästa noggrannheten med övervakad inlärning för vår datauppsättning.
I REF undersöktes klassificeringsprestanda med hjälp av halvövervakade metoder.
Evaluation of semi-supervised learning for classification of protein crystallization imagery
{'venue': 'IEEE SOUTHEASTCON 2014', 'journal': 'IEEE SOUTHEASTCON 2014', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}