一种多项式光滑的半监督支持向量机分类算法

摘要：

为了处理半监督支持向量机优化中的非凸非光滑问题,引入一个多项式光滑函数来逼近非凸的目标函数,给出的多项式函数在样本的高密度区逼近精度高,逼近精度低时出现在样本的低密度区.采用共轭梯度法求解模型.在人工数据和UCI数据库中的4个数据集上的实验结果显示,算法不仅能保证标号数据很少时的分类精度,而且不因标号数据的增多而明显提高分类性能,因此给出的分类器性能是稳定的.

关键词：半监督学习、支持向量机、分类

所属期刊栏目：36

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60574075

在线出版日期：2009-10-23（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：179-181