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半监督分类算法的源程序采用MATLAB代码实现。

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简介：
该资源包含用于机器学习算法训练的 MATLAB 代码程序，其中包括用于构建训练集和测试集的代码，以及针对半监督支持向量机 (SVM) 和朴素贝叶斯等算法的优化实现。

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  • 半监督分类算法的源代码
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    本项目提供多种半监督分类算法的实现源代码，旨在帮助研究人员和工程师利用有限标注数据进行高效机器学习模型训练。 半监督MATLAB代码——经过调试——可用。
     
  • 基于半监督的分类算法Matlab源程序
    优质
    本段代码实现了一种基于半监督学习策略的高效分类算法，并以MATLAB语言编写。该算法利用少量标注数据和大量未标注数据提升模型性能，在多种应用场景中表现出色。 这段文字描述了关于Matlab代码程序的内容，包括训练集与测试集的代码，并提到了优化半监督SVM和朴素贝叶斯等相关主题。
     
  • 半监督算法与测试数据集_聚类、Matlab及半监督_
    优质
    本研究探讨了在有限标注条件下利用半监督学习方法进行数据聚类的问题，并采用MATLAB作为实验工具。主要关注于优化测试数据集的应用效果，以提高模型的准确性和鲁棒性。 一种基于最小类间距的半监督聚类算法，包括了详细的注释和测试数据集。
     
  • 半监督算法MATLAB代码及应用_semi-supervised_algorithm_matlabRAR
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    本资源提供了一系列用于实现半监督学习算法的MATLAB代码，涵盖多种技术及其应用场景，并以RAR格式打包。适合研究与开发使用。 半监督分类算法提供了一些实例供学习使用。
     
  • 半监督朴素贝叶斯分类器（semi_nb）- MATLAB实现
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    semi_nb是一款基于MATLAB开发的半监督学习工具包，采用朴素贝叶斯算法框架，适用于数据标签不足场景下的分类任务。 半监督朴素贝叶斯分类器使用半标记数据进行训练，并通过输入部分已知标签的数据来提高模型性能。测试过程中处理未标记的数据，同时利用均值和标准差更新迭代次数c以及设定收敛标准来进行优化。
     
  • 非监督分类的IDL实现源码
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    本项目提供了一套基于IDL（Interactive Data Language）的非监督分类算法实现源代码，适用于遥感图像处理和分析领域。 IDL调用ENVI库函数实现非监督分类的代码如下所示：这段文字在去掉链接和个人联系信息后变为： 使用IDL语言并通过调用ENVI库中的相关函数可以完成非监督分类任务。
     
  • 基于SAGA算法的PolSAR图像半监督分类
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    本研究提出了一种利用SAGA优化算法改进PolSAR图像半监督分类方法，有效提升分类精度与效率。 极化合成孔径雷达（PolSAR）因其能够在全天候无光照条件下获取图像而被广泛应用在军事及民用领域。这类图像包含丰富的数据内容，在国防建设和经济发展中的作用日益重要。然而，传统基于聚类的方法对PolSAR图像进行分类时的准确性较低。本段落提出了一种新的半监督分类方法，利用模拟退火遗传算法（SAGA）优化模糊C均值（FCM）聚类过程的最佳中心选择机制，避免了陷入局部最优解的问题，并能更精确地划分各个类别。实验结果表明，在合成和真实的PolSAR图像上应用该算法相较于传统方法具有显著优势。
     
  • 关于遥感影像的监督分类、非监督分类及其代码实现
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    本项目聚焦于遥感影像分析中的监督与非监督分类方法，包括支持向量机、决策树等监督学习算法及K均值聚类等非监督技术，并提供详尽的Python代码示例。 该文章详细论述了主要的图像分类算法及其C语言实现，并提供了丰富实用的内容，对于遥感图像处理的学习者来说非常有帮助。
     
  • C++中非监督分类ISODATA算法的实现
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    本文介绍了在C++编程语言环境中对ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）非监督分类算法的具体实现方法和技术细节。该算法能够自动地将数据集划分为不同的类别，无需预先设定类别的数量，并且能够在迭代过程中动态调整这些参数以达到最优分类效果。文中详细阐述了ISODATA的运行机制、优化策略以及在C++中的具体应用实例，为从事数据分析与模式识别领域的研究者提供了有价值的 ISODATA算法是目前图像处理主流软件如ERDAS、ENVI等进行非监督分类最常采用的算法之一，具有良好的分类效果。
     
  • 半监督文本分类中的对抗训练代码方法
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    本研究探讨了在半监督环境下利用对抗训练改进文本分类精度的方法，并提供了相应的实现代码。 半监督文本分类的对抗训练方法规范了代码重现过程。为了设置环境，请安装所需的依赖项。您可以使用提供的命令轻松下载预训练模型。 ``` wget http://sato-motoki.com/research/vat/imdb_pretrained_lm.model ``` 结果如下： - 结果模型错误率基线：7.39 - 基准（我们的代码）: 6.62 - 对抗性: 6.21 - 对抗训练（我们的代码） : 6.35 - 虚拟对抗训练 : 6.40 - 虚拟对抗训练（我们的代码） ：5.82 运行预训练模型时，使用以下命令： ``` python -u pretrain.py -g 0 --layer ```