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基于平衡度調(diào)整策略的Ba-AL主動(dòng)學(xué)習(xí)算法

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摘 要：提出一種面向不平衡數(shù)據(jù)的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法Balance adjustment Active Learning（簡稱Ba-AL）.每次迭代結(jié)束檢查訓(xùn)練集樣本平衡度，對不平衡訓(xùn)練集進(jìn)行聚類并剔除冗余樣本，保持訓(xùn)練集的平衡，從而提高分類效果.UCI數(shù)據(jù)集及真實(shí)的遙感影像數(shù)據(jù)集仿真結(jié)果表明，該方法可以獲（剩余5505字）

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