本文關(guān)鍵詞：基于局部行為相似性的拉普拉斯SVM半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

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【摘要】：拉普拉斯支持向量機通過引入流形正則項能夠利用未標記數(shù)據(jù)信息進行半監(jiān)督學(xué)習(xí),但其流形正則項中數(shù)據(jù)鄰接圖的構(gòu)造由于沒有利用數(shù)據(jù)的標記信息而不能更準確地表征數(shù)據(jù)流形結(jié)構(gòu),并且熱核參數(shù)的經(jīng)驗式選擇也無法保證算法的學(xué)習(xí)性能.為解決此問題,提出一種基于局部行為相似性的拉普拉斯支持向量機半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法.該方法基于人類行為認知的思想構(gòu)造一種新的數(shù)據(jù)鄰接圖:首先,設(shè)計能夠利用數(shù)據(jù)標記信息的行為相似邊權(quán)值,同時引入能夠反映鄰域結(jié)構(gòu)特性的局部分布參數(shù)解決熱核參數(shù)的選擇問題.在公共數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明所提出的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法具有更好的性能.
【作者單位】： 電子工程學(xué)院;安徽省電子制約技術(shù)重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 支持向量機 流形學(xué)習(xí) 行為學(xué)習(xí)
【基金】：國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目資助 安徽省自然科學(xué)基金項目(1308085QF99,1408085MKL46)資助
【分類號】：TP181
【正文快照】： 1引言半監(jiān)督學(xué)習(xí)[1]能夠同時利用少量標記數(shù)據(jù)和大量未標記數(shù)據(jù),一方面能夠克服監(jiān)督學(xué)習(xí)完全依賴大量標記樣本集的不足,另一方面也緩解了無監(jiān)督學(xué)習(xí)不利用任何監(jiān)督信息導(dǎo)致模型精度不高的缺陷,已成為機器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的熱點之一.按學(xué)習(xí)方式的不同,目前半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可大致分

【相似文獻】

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本文編號：1057074