Approaches to Semi-supervised Learning of Fuzzy Classifiers

Author:

Klose Aljoscha

Publisher

Springer Berlin Heidelberg

Reference26 articles.

1. Bennett, K.P., Demiriz, A.: Semi-supervised support vector machines. In: Cohn, D.A., Kearns, M.S., Solla, S.A. (eds.) Advances in Neural Information processing Systems, pp. 368–374. MIT Press, Cambridge (1998)

2. Bensaid, M., Bezdek, J.C.: Semi-Supervised point prototype clustering. Pattern Recognition and Artificial Intelligence 12(5), 625–643 (1998)

3. Bensaid, M., Hall, L.O., Bezdek, J.C., Clarke, L.P.: Partially supervised clustering for image segmentation. Pattern Recognition 29(5), 859–871 (1996)

4. Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, J.A., Stone, C.J.: Classification and Regression Trees. Wadsworth, Belmont (1984)

5. Carse, B., Fogarty, T.C., Munro, A.: Evolving fuzzy rule based controllers using genetic algorithms. Fuzzy Sets and Systems 80, 273–293 (1996)

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