《表3 有标记样本比例为10%时，4个算法在9个数据集上的平均分类正确率》

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《结合半监督聚类和加权KNN的协同训练方法》

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4个算法在9个数据集上各重复10次实验，算法中的参数r=20，近邻参数设置为5。实验中，把每一个数据集随机分为训练集和测试集两部分，其中训练集占80%，测试集占20%。在训练集中随机选取10%的样本作为初始有标记样本，其余样本去除类标记作为无标记样本。4个算法在9个数据集上两个视图的平均分类正确率标准差如表2所示，表3给出两个视图平均分类正确率的实验结果。为了说明有标记样本数目对算法的影响，图2给出了当初始有标记样本比例分别为10%、20%、30%、40%、50%时的平均分类正确率。