适用于大数据的最小二乘半监督支持向量机

• 作者: 孔波 王红蔚
• 来源期刊: 河南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 最小二乘支持向量机 半监督学习机 线性规划
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 数学研究
• 页码范围: 745-750
• 页数: 6页
• 分类号: O235|TP181
• 语种: 中文

摘要

为了有效地利用大数据中的无类别标签样本,将最小二乘支持向量机的思想和方法运用到半监督学习中,利用有类别标签和无类别标签样本构造支持向量机模型,通过Lagrange数乘法将其转化为一个线性规划问题,得到了一种适用于大数据的最小二乘半监督支持向量机.该算法有效地提高了支持向量机的测试准确率,具有较好的推广能力.