در این مقاله، یک الگوریتم طبقه‌بندی نیمه‌نظارتی جمعی با استفاده از معیار انتخاب مبتنی بر آستانه امتياز اطمينان تحت عنوان SSE-CBS در محیط‌های غیر ایستا ارائه می‌شود. رویکرد پیشنهادی از داده‌های دارای برچسب و فاقد برچسب با هدف مقابله با انواع تغییر مفهوم در جریان داده‌ها استفاده می‌کند. SSE-CBS مکانیزم مشهور وزن‌دهی بر اساس دقت الگوریتم‌های جمعی مبتنی بر بلوک را با ماهیت افزایشی الگوریتم درخت هافدینگ تلفیق می‌کند. الگوریتم پیشنهادی به طور تجربی با 8 رویکرد منطبق بر جدیدترین دستاوردها، از جمله مدل‌های طبقه‌بندی نظارتی، نیمه‌نظارتی، منفرد و الگوریتم‌های جمعی مبتنی بر بلوک روی مجموعه داده‌های متنوع مقایسه شده است. بر اساس نتایج تجربی، SSE-CBS بهترین میانگین دقت طبقه‌بندی را نسبت به سایر رویکردهای نیمه‌نظارتی داراست و قادر است در محیط‌های دارای تغییر مفهوم با محدودیت داده برچسب‌دار عملکرد مناسبی داشته باشد. پرونده مقاله

امروزه با افزایش حجم تولید داده، توجه به الگوریتم‌های یادگیری ماشین جهت استخراج دانش از داده‌های خام افزایش یافته است. داده خام معمولاً دارای ویژگی‌های اضافی یا تکراری است که بر روی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تأثیر می‌گذارد. جهت افزایش کارایی و کاهش هزینه محاسباتی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از الگوریتم‌های انتخاب ویژگی استفاده می‌شود که روش‌های متنوعی برای انتخاب ویژگی ارائه شده است. از جمله روش‌های انتخاب ویژگی، الگوریتم‌های تکاملی هستند که به دلیل قدرت بهینه‌سازی سراسری خود مورد توجه قرار گرفته‌اند. الگوریتم‌های تکاملی بسیاری برای حل مسئله انتخاب ویژگی ارائه شده که بیشتر آنها روی فضای هدف تمرکز داشته‌اند. فضای مسئله نیز می‌تواند اطلاعات مهمی برای حل مسئله انتخاب ویژگی ارائه دهد. از آنجایی که الگوریتم‌های تکاملی از مشکل عدم خروج از نقطه بهینه محلی رنج می‌برند، ارائه یک مکانیزم مؤثر برای خروج از نقطه بهینه محلی ضروری است. در این مقاله از الگوریتم تکاملی PSO با تابع چندهدفه برای انتخاب ویژگی استفاده شده که در آن یک روش جدید جهش که از امتیاز ویژگی‌های ذرات استفاده می‌کند، به همراه نخبه‌گرایی برای خروج از نقاط بهینه محلی ارائه گردیده است. الگوریتم ارائه‌شده بر روی مجموعه داده‌های مختلف تست و با الگوریتم‌های موجود بررسی شده است. نتایج شبیه‌سازی‌ها نشان می‌دهند که روش پیشنهادی در مقایسه با روش جدید RFPSOFS بهبود خطای 20%، 11%، 85% و 7% به ترتیب در دیتاست‌های Isolet، Musk، Madelon و Arrhythmia دارد. پرونده مقاله

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 تأثیر 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. پرونده مقاله