基于聚类和协同标注的TSVM算法

• 作者: 张燕 杜红乐
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 直推式支持向量机 聚类算法 委员会投票算法 协同标注
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与信息科学
• 页码范围: 22-27
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

针对数据集中类样本不均衡、样本标注代价大的问题,结合聚类算法、委员会投票思想和TSVM算法,提出一种基于聚类和协同标注的TSVM算法,该方法利用聚类算法进行子集划分,保证每个子集都包含良好的空间信息,对样本的标注采用多个分类器进行投票,提高标记准确率,减少错误的累积和传递,提高标注准确率,增强最后分类器的泛化性能.KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法对未知攻击有较高的检测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜红乐	商洛学院数学与计算机应用学院	32	111	7.0	9.0
2	张燕	商洛学院数学与计算机应用学院	33	104	6.0	8.0