摘要：半监督学习是近年来的一个研究热点.协同训练（co-training）是利用未标记数据来提高传统监督学习性能的一种半监督学习范式.本文提出一种基于随机子空间的协同训练算法（RAndom Subspace CO-training,简称为RAS-CO）.该算法探讨多视图的协同训练.用随机判别的理论分析了算法的分类精度和泛化能力.讨论了随机子空间的维数和个数对分类性能的影响.在UCI数据集上的实验结果表明,与其它同类算法相比,RASCO算法有较好的性能.

关键词：半监督学习 随机子空间 随机判别 协同训练 多视图 

单位：北京交通大学计算机与信息技术学院; 北京100044