Tri-Training算法是半监督算法中的一种,其初始分类器性能受有标记样本影响较大,当样本数目不足时,分类器性能相对较弱,会直接影响后续迭代.为此提出IFS-Tri-Training(Tri-Training based on intuitionistic fuzzy sets)算法,引入SOM算法构建直觉模糊集,使得分类器在多因素下综合判别无标记样本,提高无标记样本的使用率,从而在迭代中扩展有标记样本集.在多个UCI数据上进行实验,结果数据表明,分类器的性能得到提高,学习无标记样本过程是影响分类器的关键点.
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