【摘 要】
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半监督学习结合少量有标签样本和大量无标签样本,可以有效提高算法的泛化性能。传统的半监督支持向量机(SVM)算法在目标函数中引入无标签样本的依赖项来推动决策面通过低密度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672268);江苏大学高级人才科研启动基金资助项目(14JDG036)~~
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半监督学习结合少量有标签样本和大量无标签样本,可以有效提高算法的泛化性能。传统的半监督支持向量机(SVM)算法在目标函数中引入无标签样本的依赖项来推动决策面通过低密度区域,但往往会带来高计算复杂度和局部最优解等问题。同时,半监督K-means算法面临着如何有效利用监督信息进行质心的初始化及更新等问题。针对上述问题,提出了一种结合SVM和半监督K-means的新型学习算法(SKAS)。首先,提出一种改进的半监督K-means算法,从距离度量和质心迭代两个方面进行了改进;然后,设计了一种融合算法将半监督K-m
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