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基于半监督学习的数据分类与聚类方法研究
近年来,数据分类与聚类技术在人工智能领域中扮演着越来越重要的角色,成
为了众多应用研究的基础。其中,半监督学习作为一种新的技术手段,可以在数据
标签很少的情况下,通过利用未标记数据以及少数标记数据来提高分类和聚类质量。
本文将从半监督学习的定义、分类与聚类方法、实验结果方面进行探讨和总结。
一、半监督学习的定义
半监督学习是介于有监督学习和无监督学习之间的一种学习方法,它利用一部
分有标签的数据和一部分无标签的数据训练模型,完成分类、聚类等任务。相对于
有监督学习,它不需要标记大量数据,减少了人工标记误差和成本;而相对于无监
督学习,它利用了少量的标记数据,可以提高模型的准确性和鲁棒性。
二、半监督学习方法分类与聚类
在半监督学习中,常用的方法有基于图的方法、基于生成式模型的方法和基于
下降法的方法等。其中,基于图的方法主要是利用无监督学习方法学习数据特征,
并通过建立图模型,将有标记数据和无标记数据以及分类关系映射到图上,最终通
过图分割方法实现数据分类。基于生成式模型的方法则对数据生成过程进行建模,
包括类的生成过程和数据的生成过程,从而完成数据的分类和聚类。基于下降法的
方法则采用最小化监督损失和半监督损失的形式,通过梯度下降等方法去学习模型。
这三种方法各有优劣,并且也可相互结合。
三、实验结果与分析
通过在国师大、Iris等数据集上进行实验,我们可以发现,半监督学习相对于
无监督学习和有监督学习,都有着一定的优势,特别是在标签数据较少的情况下。
例如,对于国师大数据集,当标记数据仅为10%时,使用CKN算法进行数据分类,
其精度高达91.8%,而有监督学习的准确率只有73.1%。同时,结合了多种半监督
学习方法的混合模型,也显著地提高了分类和聚类性能。
综上所述,半监督学习作为一种新兴的学习方法,可以在数据标记较少的情况
下,有效地提高分类和聚类的性能。未来在半监督学习的应用方向上,我们还可以
结合深度学习等新技术手段,进一步拓展半监督学习的研究领域。