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Semi-supervised learning uses a small amount of labeled data to predict labels of unlabeled data as well as to improve clustering performance, whereas unsupervised learning analyzes only unlabeled data for clustering purpose. We propose a new clustering-based semi-supervised learning method by reflecting the initial predicted labels of unlabeled data on the objective function. The initial prediction should be done in terms of a discrete probability distribution through a classification method using labeled data. As a result. clusters are formed and labels of unlabeled data are predicted according to the information of labeled data in the same cluster. We evaluate and compare the performance of the proposed method in terms of classification errors through numerical experiments with blinded labeled data.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기존 부분지도 군집분석
3. 제안된 부분지도 군집방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Bar-Hillel, A. / 2003 / Learning distance functions using equivalence relations / Proceedings of 20th International Conference on Machine Learning, Washington : 11 ~ 18
2. [학술대회논문] - Basu, S. / 2002 / Semi- supervised clustering by seeding / Proceedings of the 19th International Conference on Machine Learning : 19 ~ 26
3. [학술대회논문] - Bilenko, M. / 2004 / Integrating constraints and metric learning in semi- supervised clustering / Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning : 81 ~ 88
4. [학술지(정기간행물)] - Bouchachia, A / 2006 / Data clustering with partial supervision / Data Mining and Knowledge Discovery 12 (1) : 47 ~ 78
5. [학술대회논문] - Chapelle, O / 2005 / Semi-supervised classification by low density separation / Proceedings of the 10th International Workshop on Artificial Intelligence and Statistics : 57 ~ 64
2. [학술대회논문] - Basu, S. / 2002 / Semi- supervised clustering by seeding / Proceedings of the 19th International Conference on Machine Learning : 19 ~ 26
3. [학술대회논문] - Bilenko, M. / 2004 / Integrating constraints and metric learning in semi- supervised clustering / Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning : 81 ~ 88
4. [학술지(정기간행물)] - Bouchachia, A / 2006 / Data clustering with partial supervision / Data Mining and Knowledge Discovery 12 (1) : 47 ~ 78
5. [학술대회논문] - Chapelle, O / 2005 / Semi-supervised classification by low density separation / Proceedings of the 10th International Workshop on Artificial Intelligence and Statistics : 57 ~ 64
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