Unlabeled pattern management through Semi-Supervised classification techniques

l'obbiettivo di questo progetto consiste nell'analizzare le performance di alcuni algoritmi di semi-supervised learning proposti negli ultimi anni. In particolare si è usato un algoritmo di feature selection basato su Self-training per determinare l'insieme ottimo di features per ogni dataset. Poi sono stati applicati alcuni algoritmi di semi-supervised learning per classificare i dati. Questi algoritmi sono stati testati usando rispettivamente come classificatore di base SVM e SMCS