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112 浏览量 2022-07-15 06:56:33 上传评论收藏 698KB ZIP 举报

**正文** 《基于Matlab实现的协同训练（Co-Training）算法详解》协同训练（Co-Training）是一种机器学习中的半监督学习方法，由Blum和Mitchell于1998年提出。该方法主要应用于大量未标记数据和少量标记数据的场景，通过两个或多个分类器之间的相互学习来提升模型的性能。在本资源中，我们重点讨论了如何使用Matlab语言来实现这一算法，并结合多特征数据集进行实践。协同训练的核心思想是假设存在多个不同的、但又相关的观点或表示（通常称为“视图”），模型可以从这些不同的视图中独立地学习，然后将它们的预测结果作为额外的训练数据反馈给对方，从而不断迭代优化。在这个过程中，每个视图相当于一个单独的分类器，它们分别从不同的角度理解数据，共同促进模型的学习。在Matlab实现中，首先需要对数据进行预处理，包括特征提取、数据归一化等步骤，以确保不同特征在同一尺度上。接着，根据数据的特性构建多个视图，比如对于文本数据，可能的一个视图是词频，另一个视图是n-gram。每个视图都对应一个分类器，如SVM、决策树或神经网络等。在算法的主循环中，分为以下几步： 1. **初始化**：对每个视图训练一个初始分类器。 2. **预测**：使用当前的分类器对未标记数据进行预测，得到预测的类别标签。 3. **选择样本**：选取预测一致的未标记样本，因为这些样本更有可能被正确分类。 4. **标记样本**：将选择的样本添加到对应的训练集中，形成新的标记数据。 5. **更新模型**：使用新的标记数据重新训练分类器，然后返回第2步，重复这一过程直到满足停止条件（如达到预设的迭代次数、分类器性能不再提升等）。在实际应用中，为了充分利用多特征数据集，我们可能需要考虑特征之间的关联性以及特征选择策略，这会影响协同训练的效果。同时，合理设置模型参数，如学习率、正则化项等，也是优化算法性能的关键。 Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的机器学习库和函数，使得实现协同训练变得相对简便。在提供的压缩包“co-training.zip”中，包含了具体实现的代码，读者可以通过阅读和运行这些代码，更深入地理解和掌握协同训练算法的工作原理及其在Matlab环境下的实现细节。协同训练是一种有效的半监督学习策略，尤其适用于大数据量、少量标记样本的情况。通过Matlab实现，我们可以直观地看到算法的迭代过程，更好地理解和运用这一技术。希望这个资源能为读者在研究和应用协同训练算法时提供有价值的参考。

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co-training

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clc; clear; %% 导入数据 data=importdata('mfeat-kar'); for i=0:9 for j=1:200 data(i*200+j:((i+1)*200),65)=i; end end %% 随机划分训练集和测试集 N=size(data); ind = randperm(N(1)); %产生一个随机的排序 sample_train=data(ind(1:N(1)*0.5),1:65); %随机挑选出训练样本, 50% sample_test=data(ind(N(1)*0.5+1:end),1:65); %随机挑选出测试样本, 50% %% 将训练集划分为有标记的数据集L和无标记的数据集U L/U=90% sample_train_L=sample_train(1:100,:); %得到有标记训练样本占训练集10% sample_train_U=sample_train(101:end,1:64); %得到无标记训练样本占训练集90% L1=zeros(1000,33); L2=zeros(1000,33); %将L分为两个视图L1 和 L2 L1(1:100,1:32)=sample_train_L(1:100,1:32); L1(1:100,33)=sample_train_L(1:100,65); L2(1:100,1:32)=sample_train_L(1:100,33:64); L2(1:100,33)=sample_train_L(1:100,65); for i=1:9 U11=sample_train_U(((i-1)*100+1):(i*100),1:32); % 得到一个初始的无标记子集U' meas1=L1(1:(i*100),1:32); species1=L1(1:(i*100),33); by1=fitcnb(meas1,species1); R1=by1.predict(U11); result1(1:100,1:32)=L1(1:100,1:32); result1(1:100,33)=R1(1:100,1); U12=sample_train_U(((i-1)*100+1):(i*100),33:64); meas2=L2(1:(i*100),1:32); species2=L2(1:(i*100),33); by2=fitcnb(meas2,species2); R2=by2.predict(U12); result2(1:100,1:32)=L2(1:100,1:32); result2(1:100,33)=R2(1:100,1); L1((i*100+1):((i+1)*100),:)=result2(1:100,:); L2((i*100+1):((i+1)*100),:)=result1(1:100,:); end %% h1对测试集进行分类 sample_test_t1=sample_test(:,1:32); %测试集的样本特征 sample_test_t2=sample_test(:,33:64); sample_test_c=sample_test(:,65); %测试集的类别 last_r1=by1.predict(sample_test_t1); cMat1=confusionmat(sample_test_c,last_r1); r=diag(cMat1); accuracy1=(sum(r))/1000; %% h2对测试集进行分类 last_r2=by2.predict(sample_test_t2); cMat2=confusionmat(sample_test_c,last_r2); r2=diag(cMat2); accuracy2=(sum(r2))/2000; disp('accuracy= '); if(accuracy1>=accuracy2) disp(accuracy1); else disp(accuracy2); end