基于全局和局部保持的半监督支持向量机
支持向量机(SVM)作为正则化方法的一个特例在模式识别领域得到了成功地运用,然而传统的SVM方法作为一种有监督的学习方法主要依据最大间隔原则得到决策超平面的法向量,而并没有充分考虑样本内在的几何结构以及所蕴含的判别信息.因此,本文将线性判别分析(LDA)的类内散度和保局投影(LPP)的基本原理引入到SVM中,提出基于全局和局部保持的半监督支持向量机:GLSSVM,该方法在继承传统的SVM方法的特点的基础上,充分考虑样本间具有的全局和局部几何结构,体现样本间所蕴含的局部和全局判别信息,同时满足作为半监督方法的必须依据的一致性假设,从而在一定程度上提高了分类精度.通过在人造数据集和真实数据集上的测试表明该方法具有上述优势.
支持向量机、保局投影、线性判别分析、半监督、一致性假设
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家863高技术研究发展计划2007AA1Z158,2006AA10Z313;国家自然科学基金60903100,90820002;国防应用基础研究基金A1420461266;江苏省普通高校研究生科研创新计划CX09B-175Z;浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题A0802
2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1626-1633
