一种改进的主动支持向量机算法及其应用

摘要：

针对支持向量机中分类器易受样本孤立点影响的问题,提出一种改进的主动支持向量机算法,采用K-means算法获取少量"代表性"样本作为训练样本,通过训练该标识样本得到一个初始分类器,利用主动学习策略选择最佳未标记样本进行类别标记,并加入训练样本集重新训练分类器,重复该过程直到满足某些要求.运用Iris数据和遥感数据对其进行测试,实验结果表明,该算法是有效的.

关键词：K-means算法、支持向量机、主动学习

所属期刊栏目：35

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：2006年教育部新世纪优秀人才计划基金资助项目NCET-06-0487;国家自然科学基金资助项目60472060, 60572034

在线出版日期：2009-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：178-180