本发明公开了一种高维数据基于多个数据变换空间的半监督分类集成方法,包括步骤：1)输入原始训练数据集；2)产生多个数据变换空间；3)得到半监督分类器集合；4)对测试样本进行分类集成。本发明基于不同的数据变换空间进行训练,提升了集成成员之间的多样性,使用随机子空间解决了高维数据难处理的问题,并充分利用无标签和有标签的信息来优化子空间的分类器,提高半监督分类器的泛化能力。
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