很好用的Tri-training算法，matlab程序

资 源 简 介

很好用的Tri-training算法，matlab程序

详 情 说 明

Tri-training算法是一种经典的半监督机器学习方法，通过三个分类器的协同训练有效利用未标注数据。在Matlab环境中实现时，该算法通常包含以下核心技术环节：首先初始化三个有差异的基础分类器（如SVM、决策树等），然后通过迭代过程让分类器相互标注未标记样本，每轮迭代中采用投票机制筛选高置信度的伪标签数据加入训练集。值得注意的是，Matlab的矩阵运算优势可加速分类器间的置信度评估过程，而自带的交叉验证工具能有效监控各分类器的性能漂移。实际应用中需特别注意设置置信度阈值和迭代终止条件，避免错误标签的累积传播。这种实现方式特别适合中小规模数据集，在文本分类和图像识别场景中表现出色。