自训练半监督加权球结构支持向量机多分类方法

摘要：

针对自训练半监督支持向量机算法中的低效问题,采用加权球结构支持向量机代替传统支持向量机,提出自训练半监督加权球结构支持向量机.传统支持向量机需要求解二次凸规划问题,在处理大规模数据时会消耗大量存储空间和计算时间,特别是在多分类问题上更加困难.利用球结构支持向量机进行多类别分类,大大缩短了训练时间,降低了算法复杂度.球结构支持向量机在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目较小的类别,通过权值的引入,降低了球结构支持向量机对样本不均衡的敏感性,补偿了类别差异对算法推广性能造成的不利影响.在人工数据集和UCI(university of california irvine)数据集上的实验结果表明,该方法对有标记样本的鲁棒性较好,不仅能够提高效率,且分类精度也有显著提高.

关键词：半监督学习、自训练、多分类、球结构支持向量机、加权球结构支持向量机

所属期刊栏目：26

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：河南省科技攻关计划发展项目112300410266The Planning and Development Project of Science and Technology Research for Henan Province112300410266

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：404-408,415