一种基于多次投票的迭代式标签噪声识别算法

摘要

本发明公开的一种基于多次投票的迭代式标签噪声识别算法，属于机器学习和数据挖掘领域。本发明的识别算法基于集成学习思想，采取了多次投票方法，噪声由多个分类器投票而判定，每次投票前随机打乱待检测样本的顺序，因此每次投票都会产生一组可能存在差异性的噪声识别结果，最后综合多次投票产生的多组结果，产生最终噪声识别结果。本发明的识别算法还采取了迭代方式，每次迭代时输入的待检测样本，为上次迭代时过滤掉噪声后的剩余样本。同传统的单次投票方式相比，多次投票方法更具灵活性和准确性，可以在另一个层面对单次投票结果做汇总，能够满足不同类型数据和噪声比的要求。此外，迭代式的识别方法能够更全面彻底的识别出所有噪声数据。