طبقه بندی خودآموز نیمه نظارتی مبتنی بر ساخت همسایگی

به‌کارگیری داده‌های بدون برچسب در خودآموزی نیمه‌نظارتی می‌تواند به طور قابل توجهی دقت طبقه‌بند نظارت‌شده را بهبود بخشد، اما در برخی موارد ممکن است دقت طبقه‌بندی را به مقدار چشم‌گیری کاهش دهد. یکی از دلایل چنین تنزلی، برچسب‌گذاری اشتباه به داده‌های بدون برچسب می‌باشد. در این مقاله، روشی را برای برچسب‌گذاری با قابلیت اطمینان بالا به داده‌های بدون برچسب پیشنهاد می‌کنیم. طبقه‌بند پایه در الگوریتم پیشنهادی، ماشین بردار پشتیبان است. در این روش، برچسب‌گذاری فقط به مجموعه‌ای از داده‌های بدون برچسب که از مقدار مشخصی به مرز تصمیم نزدیک‌تر هستند انجام می‌شود. به این داده‌ها، داده‌های دارای اطلاعات می‌گویند. اضافه‌شدن داده‌های دارای اطلاعات به مجموعه آموزشی در صورتی که برچسب آنها به درستی پیش‌بینی شود در دستیابی به مرز تصمیم بهینه تاثیر به‌سزایی دارد. برای کشف ساختار برچسب‌زنی در فضای داده از الگوریتم اپسیلون- همسایگی (DBSCAN) استفاده شده است. آزمایش‌های مقایسه‌ای روی مجموعه داده‌های UCI نشان می‌دهند که روش پیشنهادی برای دستیابی به دقت بیشتر طبقه‌بند نیمه‌نظارتی خودآموز به نسبت برخی از کار‌های قبلی عملکرد بهتری دارد.