摘要
在模式识别中,采取支持向量机对有类别标签样本分类是非常有效的,但在实际应用中,对样本进行标记并不是一件容易的工作.通过综合利用有类别标签和无类别标签样本信息构造目标函数和约束条件,借助二次规划模型提出了一种新的半监督支持向量机,从而提高了仅依靠有类别标签样本支持向量机的分类准确率.
Support vector machines(SVMs) were effective in various areas,especially in pattern classification.A quadratic program model of classifying unlabeled and labeled data was presented by constructing a new objective function and constraints.Based on this model,a new algorithm of semi-supervised learning was presented to improve the accuracy of SVMs when a rarely labeled data appeared.
出处
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2012年第3期66-68,共3页
Journal of Zhengzhou University:Natural Science Edition
基金
河南省基础与前沿技术研究项目
编号122300410229
河南省教育厅自然科学基金资助项目
编号12B110005
关键词
支持向量机
二次规划
无标签
半监督
SVM
quadratic programming
unlabeled data
semi-supervised learning