【摘 要】
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针对基于SVM的主动学习算法在对数据进行查询时,没有充分考虑噪声点的影响及大量未知区域的分布情况,本文提出基于半监督FCM算法和SVM的主动学习算法,首先,对训练数据进行半
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针对基于SVM的主动学习算法在对数据进行查询时,没有充分考虑噪声点的影响及大量未知区域的分布情况,本文提出基于半监督FCM算法和SVM的主动学习算法,首先,对训练数据进行半监督聚类,用得到的聚类中心区域训练初始的SVM分类面,然后在此基础上进行基于SVM的主动学习。这不仅充分利用了无标记样本,有效地消除了噪声点的影响,而且避免了单纯使用SVM导致分类面长期滞留在不合理位置的情况发生。另外,传统的半监督聚类对于特殊分布的数据聚类性能不高,对此提出了一种新的聚类中心区域的确定方法,发掘不规则数据形状的聚类中心,使中心区域的确定更加准确合理。
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