%0 Journal Article
%T 人脑半监督学习机理分类法
%A 朱明旱
%A 邵湘怡
%A 罗大庸
%J 中国图象图形学报
%D 2011
%R 10.11834/jig.20111112
%X 针对NN(nearestneighbor)和kNN(k-nearestneighbor)方法在标记样本较少时,分类正确率不高的缺陷,根据人脑分类样本时,自觉地利用未标记样本的半监督学习机理,提出一种人脑半监督学习机理分类方法。该方法利用未标记样本间的近邻关系,减少了标记样本数量对分类正确率的影响程度。在MNIST手写体数字库和ORL人脸库上的样本分类实验表明,在标记样本数较少的情况下,该方法的分类正确率比NN和kNN方法高得多。
%K NN分类方法
%K 半监督学习机理
%K 半监督分类
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20111112&flag=1