基于半监督支持向量机的数据分类

• 作 者: 李茂宽 赵洪海
• 机 构: 青岛海军潜艇学院研究生队
• 出 处: 青岛大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2004年4期
• 关键词: 支持向量机 数据分类 K-均值 support vector machines data classification k-means clusterin

为解决支持向量机在分类识别前需要利用已知训练集进行训练的问题，本文提出了一种基于k均值的对无标识数据进行分类的支持向量机分类算法。首先利用k均值算法将未知数据划分成某个数量的子集，然后对新数据进行支持向量机训练得到决策边界与支持矢量，最后对无标识数据进行分类。模拟结果表明：训练时消耗的CHU时间为1．8280秒，支持向量个数为60时，分类错误率小于2％。