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基于数据密度的半监督自训练分类算法

艾震鹏 王振友

计算机应用研究2019,Vol.36Issue(4):1072-1074,3.
计算机应用研究2019,Vol.36Issue(4):1072-1074,3.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0753

基于数据密度的半监督自训练分类算法

Self-training semi-supervised classification based on density of data

艾震鹏 1王振友1

作者信息

  • 1. 广东工业大学应用数学学院,广州510520
  • 折叠

摘要

关键词

半监督学习/自训练/密度/分类

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

艾震鹏,王振友..基于数据密度的半监督自训练分类算法[J].计算机应用研究,2019,36(4):1072-1074,3.

基金项目

广州市科技计划资助项目(201707010435) (201707010435)

广东省研究生教育创新改革项目(2014JGXM-MS17) (2014JGXM-MS17)

计算机应用研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-3695

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