[发明专利]一种基于半监督学习的数字化信息归并分类算法在审
| 申请号： | 202310822787.9 | 申请日： | 2023-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN116756654A | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 詹广生;王楚越;宗烜逸;赵婧雯;程实;何金凤 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/23213;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙) 11427 | 代理人： | 曹振中 |
| 地址： | 226000 江苏省南通市崇*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于半监督学习的数字化信息归并分类算法，检测原始数字化信息中的概念漂移数据，滤除噪声数据，降低对后续分类结果精度的影响；利用半监督学习训练K均值聚类算法，利用训练后算法训练数据块，构建基础分类器，通过对目标函数求解获得最优聚类中心；构建基于SDClass算法的归并分类器，计算每个数据块类标签的估计值，以及估计值与簇中心间距离，找出最近的簇，将对应的数据块划分到该簇中，实现数字化信息的归并分类。选取6种不同类型的数据集对所提方法展开实验测试，结果表明，所提方法针对不同类型的数据集均可实现高精准分类，且具有较高的分类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 数字化 信息 归并 分类 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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