基于核变换优化的主动学习委员会查询算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过多尺度核函数变换技术优化委员会查询主动学习算法，提升高维数据环境下的查询效率与模型泛化能力。包含动态委员会构建、不确定性采样策略优化和核函数自适应调整等核心功能。

详 情 说 明

基于核变换优化的主动学习委员会查询算法 MATLAB 实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的委员会查询主动学习算法。通过引入多尺度核函数变换与自适应选择技术，有效提升了算法在处理高维数据时的查询效率与最终分类模型的泛化性能。项目核心在于动态构建委员会、优化不确定性度量，并集成流形学习技术以支持高维数据的分析与可视化。

功能特性

• 动态委员会构建：在每轮主动学习迭代中，基于当前数据分布动态选择并组合多个异构基学习器（如SVM、决策树）构成委员会。
• 不确定性采样优化：利用委员会成员预测的差异性，精确度量未标注样本的不确定性，优先选择最具信息量的样本进行查询标注。
• 自适应核变换：集成多核学习（MKL）框架，支持从候选核函数（线性、高斯、多项式等）中自适应选择或组合最优核，以适应复杂的高维数据结构。
• 高维数据可视化支持：内置t-SNE或UMAP等流形降维算法，将高维数据投影至2D或3D空间，直观展示数据分布及算法查询过程。
• 全面性能分析：自动记录并输出每轮查询的详细信息、模型性能变化曲线、不确定性分布热力图以及时间效率分析报告。

使用方法

1. 数据准备：将您的数据集准备为数值矩阵格式（如.mat或.csv文件）。数据应包含特征矩阵，并可选择性地提供少量初始已标注样本集。
2. 参数配置：在主程序或配置文件中设置相关参数，包括候选核函数类型、委员会学习器组成、主动学习停止条件等。
3. 运行主程序：执行主程序脚本，启动主动学习循环。算法将依次进行委员会构建、不确定性评估、样本查询（模拟或真实）、模型更新等步骤。
4. 结果获取：运行结束后，程序将输出最终训练好的分类模型、完整标注的数据集，并生成包含准确率曲线、可视化图表和性能日志的结果文件。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 工具包：需要安装 Statistics and Machine Learning Toolbox。若使用UMAP可视化，需确保安装了相应的第三方工具箱。
• 硬件：建议内存不小于8GB，适用于处理千样本级别、百维以上的数据集。

文件说明

主程序文件整合了项目的核心流程，其主要功能包括：项目所有组件的初始化与参数设置；主动学习主循环的控制与执行，涵盖委员会的动态生成、基于多核变换的不确定性计算、信息最丰富样本的选择与模拟标注；学习模型的更新与评估；以及最终的结果可视化与性能分析报告的生成。它作为整个算法的总调度中心，确保了从数据输入到结果输出的完整链路畅通。