【摘 要】
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机器学习在人工智能和模式识别的研究中具有十分重要的地位。支持向量机是Vapnik等在统计学习理论基础上发展起来的针对小样本的机器学习方法。其具有较好的学习能力并且可以
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机器学习在人工智能和模式识别的研究中具有十分重要的地位。支持向量机是Vapnik等在统计学习理论基础上发展起来的针对小样本的机器学习方法。其具有较好的学习能力并且可以对高维的数据进行操作,从而得到了各行各业的研究和应用。传统的有监督的分类方法,虽然能够有效地解决各种实际问题,但是需要事先对大量样本进行标记以获取足够的训练样本,代价高,效率低。因此,根据实际需要提出了一些半监督支持向量机分类方法。传统的半监督问题的分类方法,能够有效地解决各种实际问题,但由于其分类超平面的边界超平面是平行的,使其推广性受到限制,因此,本文从不平行超平面的思想出发,提出了Laplacian正则项半监督不平行超平面分类机,主要是通过图的Laplacian矩阵来探索数据的流形结构。它将已标记的和未标记的数据编码在一张连接图中,图中的每一个节点代表一个数据点,若两个数据点之间有很大的相似性,就用一条边将它们对应的节点连接起来。然后为无标记的数据找到合适的类别,可使它们与已有标记的数据和潜在的图结构的不一致性最小化,从而提高了模型的预测精确度。同时,在数值试验中,从预测精确度和速度上,和经典的Laplacian正则项支持向量机和Laplacian正则项双支持向量机做了对比,表明了我们提出的算法的优良性。进一步,对我们提出的模型,加入特征选择技术,可以提高模型的预测精度。
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