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不同類別的祥本嚴 重重疊在分類邊界時，由于聚類假設不能很好地反映出數據的真實分布，基于聚類假設的半監督分類方法的性能，可能比與之對立的監督分類方法更差。針對上述不安全的半監督分類問題，提出了調整聚類假設聯合成對約束半監督分類方法（ ACA-JPC-S3VM）。一方面，它將單個未標記樣本到數據分布邊界的距離融入到模型的學習中，能夠一定程度上緩解此類情況下算法性能的下降程度;另一方面，它將成對約束信息引入，彌補了模型對監督信息利用方面的不足。在UCI數據集上的實驗結果表明，ACA-JPC-S3VM方法的性能絕不會低于支持向量機（SVM），且在標記樣本數量為10時的平均準確率較SVM高出5個百分點;在圖像分類數據集。上的實驗結果表明，直推式支持向量機（TSVM）等半監督分類方法出現了不同程度的不安全學習情形（即性能相近或低于SVM），而ACA-JPC-S3VM卻能安全地學習。因此，ACA-JPC-S3VM具有更好的安全性與正確性。
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