MATLAB实现的Tri-training多分类器协同学习系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现自研Tri-training协同训练框架，集成SVM、KNN和朴素贝叶斯分类器，通过半监督学习充分利用有限标注数据提升分类性能。系统支持自动迭代优化与多维度评估，适用于数据标注成本高的场景。

详 情 说 明

基于Tri-training协同学习算法的多分类器集成系统

项目介绍

本项目实现了一个自研的Tri-training协同训练框架，通过集成支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)和朴素贝叶斯(Naive Bayes)三个基分类器进行半监督学习。系统采用创新的动态伪标签传播机制，能够在有限标注数据条件下有效提升分类性能，特别适用于标注数据稀缺的场景。

功能特性

• Tri-training协同训练框架：将初始标注集均分为三个子集，每个分类器独立训练并协同优化
• 多分类器集成学习：综合SVM、KNN和朴素贝叶斯的优势，提升模型泛化能力
• 动态伪标签传播：基于预测置信度的高质量未标注样本筛选与交换机制
• 自动化评估体系：提供准确率、召回率、F1值等多项评估指标
• 可视化分析：支持训练过程监控和分类结果可视化展示

使用方法

数据准备

• 训练数据应包含标注样本（特征向量+标签）和未标注样本（特征向量）
• 输入格式：MATLAB数值矩阵（m×n特征矩阵 + m×1标签向量）
• 支持数值型和类别型数据（需预先转换为数值）

训练流程

1. 准备数据文件并配置参数
2. 运行训练程序启动Tri-training协同训练
3. 系统自动保存训练好的集成模型及参数
4. 查看生成的评估报告和可视化图表

预测使用

加载训练好的模型，输入未标注数据即可获得分类标签及概率分布预测结果。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了完整的Tri-training协同训练流程，包括数据加载与预处理、三个基分类器的初始化与独立训练、多轮协同迭代过程中的动态伪标签交换机制、模型集成与加权投票预测、以及最终的性能评估与结果可视化输出。