李星丽
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
- 供职机构：华南师范大学南海校区(学院)信息工程与技术系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 半监督SVM的工作集样本预选取方法被引量：2
- 2008年
- 针对传统的半监督SVM训练方法把大量时间花费在非支持向量优化上的问题,提出了在凹半监督支持向量机方法中采用遗传FCM(GeneticFuzzyCMean,遗传模糊C均值)进行工作集样本预选取的方法。半监督SVM优化学习过程中,在原来训练集上(标签数据)加入了工作集(无标签数据),从而构成了新的训练集。该方法首先利用遗传FCM算法将未知数据划分成某个数量的子集,然后用凹半监督SVM对新数据进行训练得到决策边界与支持矢量,最后对无标识数据进行分类。这样通过减小工作样本集,选择那些可能成为支持向量的边界向量来加入训练集,减少参与训练的样本总数,从而减小了内存开销。并且以随机三维数据为例进行分析,实验结果表明,工作集减小至原工作集的一定范围内,按比例减少工作集后的分类准确率、支持向量数与用原工作集相比差别不大,而分类时间却大为减少,获得了较为理想的样本预选取效果。
- 冼广铭曾碧卿李星丽
