基于聚类标签均值的半监督支持向量机

• 作者: 汪西莉 田勋
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督支持向量机 标签均值 聚类标签均值 图像分类
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 2265-2272
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 5922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.12.023

摘要

针对标签均值半监督支持向量机在图像分类中随机选取无标记样本会导致分类正确率不高, 以及算法的稳定性较低的问题, 提出了基于聚类标签均值的半监督支持向量机算法.该算法修改了原算法对于无标记样本的惩罚项, 对选取的无标记样本聚类, 使用聚类标签均值替换标签均值.实验结果表明, 使用聚类标签均值训练的分类器大大减少了背景与目标的错分情况, 提高了分类的正确率以及算法的稳定性, 适合用于图像分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪西莉	陕西师范大学计算机科学学院	83	804	16.0	23.0
2	田勋	陕西师范大学计算机科学学院	2	2	1.0	1.0