模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (2): 97-107    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201602001
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基于流形正则化的半监督投影双子支持向量机*
陈伟杰1,邵元海1,李春娜1, 邓乃扬2
1.浙江工业大学 之江学院 杭州 310024
2.中国农业大学 理学院 北京 100083
Semi-supervised Projection Twin Support Vector Machine via Manifold Regularization
CHEN Weijie1,SHAO Yuanhai1, LI Chunna1, DENG Naiyang2
1.Zhijiang College, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310024
2.College of Science, China Agricultural University, Beijing 100083

全文: PDF (551 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

投影双子支持向量机(PTSVM)是一种有监督学习方法,其性能极大依赖于有监督信息量的大小.受流形正则化框架启发,文中提出半监督投影双子支持向量机(SPTSVM).该方法可同时利用有监督(有标签样本)信息和无监督(无标签样本)信息构造一个更合理的半监督学习器.SPTSVM不仅继承PTSVM有监督分类性能,而且使用流形正则项捕获蕴含在无标签数据中的潜在几何信息.通过选择合理的参数,SPTSVM退化为有监督PTSVM或正则化PTSVM.在人工数据集和实际数据集上的对比实验验证文中方法的有效性.

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作者相关文章
陈伟杰
邵元海
李春娜
邓乃扬
关键词 半监督学习支持向量机投影双子支持向量机(PTSVM)流形正则化非平行投影    
Abstract

Projection twin support vector machine (PTSVM) is a supervised learning method and its performance deteriorates when supervised information is insufficient. To resolve this issue, a semisupervised projection twin support vector machine (SPTSVM) is proposed inspired by the manifold regularization. Both supervised (labeled) and unsupervised (unlabeled) information are utilized to build a more reasonable semisupervised classifier. Compared with PTSVM, SPTSVM takes the intrinsic geometric information into full consideration via manifold regularization. Furthermore, by selecting appropriate parameters, SPTSVM degenerates into either supervised PTSVM or projection twin support vector machine with regularization term. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by comparison on both artificial and realworld datasets.

Key wordsSemi-supervised Learning    Support Vector Machine    Projection Twin Support Vector Machine (PTSVM)    Manifold Regularization    Nonparallel Projection   
    
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.11426202,11426200,61304125,11201426)、浙江省自然科学基金项目(No.LY15F030013,LQ13F030010)、浙江省教育厅科研基金项目(No.Y201225179)资助

作者简介: 陈伟杰(通讯作者),男,1985年生,博士,副教授,主要研究方向为半监督学习、支持向量机.Email:wjcper2008@126.com. 邵元海,男,1983年生,博士,副教授,主要研究方向为数据挖掘、非线性降维.Email:shaoyuanhai21@163.com. 李春娜,女,1985年生,博士,讲师,主要研究方向为稀疏学习、最优化理论.Email:na1013na@163.com. 邓乃扬,男,1937年生,博士,教授,主要研究方向为数据挖掘、支持向量机、最优化理论.Email:dengnaiyang@cau.edu.cn.
引用本文:   
陈伟杰,邵元海,李春娜, 邓乃扬. 基于流形正则化的半监督投影双子支持向量机*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(2): 97-107. CHEN Weijie,SHAO Yuanhai, LI Chunna,DENG Naiyang. Semi-supervised Projection Twin Support Vector Machine via Manifold Regularization. , 2016, 29(2): 97-107.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201602001      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2016/V29/I2/97
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