完整的Tri-training算法，matlab源码

资 源 简 介

完整的Tri-training算法，matlab源码

详 情 说 明

Tri-training是一种经典的半监督学习算法，它通过三个分类器的协同训练来利用未标记数据提升模型性能。该算法在噪声数据环境下表现出色，尤其适合工业场景中的传感器数据分析。

算法核心思路是使用三个基础分类器进行交叉验证。每个分类器在初始阶段使用少量标记数据训练，然后对其他分类器预测高置信度的未标记样本进行标记扩展。整个过程通过以下步骤实现：

数据预处理阶段会采用随机梯度算法进行特征标准化，消除不同传感器量纲带来的影响。相对梯度算法则用于处理非线性特征间的关联性。

三个基分类器采用不同初始化参数，通过bootstrap采样构建差异化的训练子集。这种设计能有效避免单一模型对噪声数据的过拟合。

在协同训练过程中，只有当两个分类器对某未标记样本的预测一致时，才会将该样本加入第三个分类器的训练集。这种机制确保了新增训练数据的可靠性。

串口数据采集模块实现了实时信号获取，包含采样率调节、数据缓冲和异常值过滤功能。模拟数据生成模块可以模拟各种工况下的传感器读数。

该实现特别考虑了工业环境中的常见问题：通过滑动窗口机制处理信号抖动，使用中值滤波消除突发噪声，并内置了数据质量评估指标。算法最终输出包括分类结果置信度和数据异常评分两个维度，便于后续决策分析。