基于局部行为相似性的拉普拉斯SVM半监督学习算法

发布时间：2017-10-18 20:40

  本文关键词：基于局部行为相似性的拉普拉斯SVM半监督学习算法

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【摘要】：拉普拉斯支持向量机通过引入流形正则项能够利用未标记数据信息进行半监督学习,但其流形正则项中数据邻接图的构造由于没有利用数据的标记信息而不能更准确地表征数据流形结构,并且热核参数的经验式选择也无法保证算法的学习性能.为解决此问题,提出一种基于局部行为相似性的拉普拉斯支持向量机半监督学习算法.该方法基于人类行为认知的思想构造一种新的数据邻接图:首先,设计能够利用数据标记信息的行为相似边权值,同时引入能够反映邻域结构特性的局部分布参数解决热核参数的选择问题.在公共数据集上的实验结果表明所提出的半监督学习方法具有更好的性能.
【作者单位】： 电子工程学院;安徽省电子制约技术重点实验室;
【关键词】： 半监督学习 支持向量机 流形学习 行为学习
【基金】：国家“八六三”高技术研究发展计划项目资助 安徽省自然科学基金项目(1308085QF99,1408085MKL46)资助
【分类号】：TP181
【正文快照】： 1引言半监督学习[1]能够同时利用少量标记数据和大量未标记数据,一方面能够克服监督学习完全依赖大量标记样本集的不足,另一方面也缓解了无监督学习不利用任何监督信息导致模型精度不高的缺陷,已成为机器学习研究领域的热点之一.按学习方式的不同,目前半监督学习算法可大致分

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本文编号：1057074