Yarı-gözetimli veri sınıflandırma için kolektif bir öğrenme yaklaşımı - Nur Uylaş Satı (Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 2018)
Yarı-gözetimli veri sınıflandırma, makine öğrenme ve veri madenciliğinde önemli bir çalışma alanıdır çünkü az sayıda etiketli ve çok sayıda etiketsiz veri içeren veri kümeleri ile ilgilenmektedir. Gerçek hayat veri kümelerinin çoğu bu özelliği taşıdığından birçok araştırmacı bu alana ilgi duymaktadır. Bu makalede yarı-gözetimli veri sınıflandırma problemlerinin çözümü için kolektif bir yöntem önerilmiştir. Konuyu daha iyi anlamak için R1 de tanımlı veri kümeleri oluşturup önerilen algoritmalar bu veri kümelerine uygulanmıştır. Gelişkin tekniklerle karşılaştırma yapmak için en iyi bilinen WEKA makine öğrenme programı kullanılmıştır. Çalışmalar UCI veri kümesi deposunda bulunan gerçek hayat veri kümeleri üzerinde uygulanmıştır. 10 katlı çapraz geçerlilik ölçütü kullanılarak elde edilen değerlendirme sonuçları tablolarda sunulmuştur.