一种基于支持向量机的半监督分类方法

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摘要：如何有效利用海量的数据是当前机器学习面临的一个重要任务,传统的支持向量机是一种有监督的学习方法,需要大量有标记的样本进行训练,然而有标记样本的数量是十分有限的并且非常不易获取。结合Co-training算法与Tri-training算法的思想,给出了一种半监督SVM分类方法。该方法采用两个不同参数的SVM分类器对无标记样本进行标记,选取置信度高的样本加入到已标记样本集中。理论分析和计算机仿真结果都表明,文中算法能有效利用大量的无标记样本,并且无标记样本的加入能有效提高分类的正确率。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97969A/201010/35501767.html

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关键词：支持向量机 向量机 Training Train 计算机仿真 半监督学习 支持向量机 遗传算法