基于蚁群聚类算法的SVM半监督式训练方法

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摘要：传统支持向量机在处理包含大量未知类别样本的训练集时性能较差。针对这一不足,在少量已知类别样本和大量未知类别样本构成的训练集上,提出一种基于蚁群聚类算法的支持向量机半监督式学习方法。该方法应用蚁群聚类算法进行聚类分析,实现了同类样本的自组织聚类;通过一个递归的类别判定算法,回收样本类别;同时,提取各类簇之间靠得相对较近的边界样本组成精简训练集,以缩减训练集规模加快学习速度。实验表明,该算法能够自适应样本类别分布,有较高的分类精度和泛化能力。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90725A/201101/36546262.html

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关键词：训练方法 聚类算法 SVM 支持向量机 cqvip 支持向量机 蚁群聚类算法 机器学习