适用于大数据的最小二乘半监督支持向量机

为了有效地利用大数据中的无类别标签样本,将最小二乘支持向量机的思想和方法运用到半监督学习中,利用有类别标签和无类别标签样本构造支持向量机模型,通过Lagrange数乘法将其转化为一个线性规划问题,得到了一种适用于大数据的最小二乘半监督支持向量机.该算法有效地提高了支持向量机的测试准确率,具有较好的推广能力.     

自训练半监督加权球结构支持向量机多分类方法

针对自训练半监督支持向量机算法中的低效问题,采用加权球结构支持向量机代替传统支持向量机,提出自训练半监督加权球结构支持向量机。传统支持向量机需要求解二次凸规划问题,在处理大规模数据时会消耗大量存储空间和计算时间,特别是在多分类问题上更加困难。利用球结构支持向量机进行多类别分类,大大缩短了训练时间,降低了算法复杂度。球结构支持向量机在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目较小的类别,通过权值的引入,降低了球结构支持向量机对样本不均衡的敏感性,补偿了类别差异对算法推广性能造成的不利影响。在人工数据集和UCI(university of california irvine)数据集上的实验结果表明,该方法对有标记样本的鲁棒性较好,不仅能够提高效率,且分类精度也有显著提高。     

基于粗糙集和支持向量机的客户价值分类

针对现有数据挖掘模型解决客户价值分类的不足,提出了基于粗糙集和支持向量机理论的客户分类模型,该模型首先应用粗糙集理论对主要指标属性进行特征提取,约简出主要指标体系,然后将训练样本送入支持向量机进行学习和训练,进而对检验样本的客户类别进行判别.结果表明:与传统的客户分类模型相比,基于粗糙集和支持向量机的客户分类模型对检验样本的预测精度更高,具有良好的分类效果,是一种更为高效和实用的分类方法.     

基于加权超球支持向量机算法的超文本分类研究

为提高超文本分类算法的性能,降低算法的复杂度,提出一种适用于超文本分类的加权超球支持向量机算法.该算法综合文档内容信息和超链接信息作为文档特征向量,针对传统超球支持向量机算法在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目小的类别的问题,利用加权因子补偿了类别差异对算法推广性能造成的不利影响.在基准数据集上的测试结果表明,该算法降低了二次规划的复杂度,提高了分类器的分类性能.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

结合局部全局一致性和支持向量机的半监督分类方法

半监督分类方法通过提取无标签样本的信息,结合有限的有标签样本,克服了高光谱图像准确地物标签样本不足的问题,有效提高了图像的分类精度.局部全局一致性算法是一种基于图的标签传递半监督分类方法,具有性能良好,易于求解以及能够有效反映所有样本间关系的优点,但是其分类结果极不稳定,不利于实际应用.支持向量机是高光谱图像的分类领域...     

基于广义加权支持向量机的焊接缺陷分类方法

提出了一种广义加权支持向量机（GWSVM）的焊接缺陷分类算法。首先为克服由于样本数量不平衡性引起的小样本类别精度差的问题,引入由于样本差异的权重;然后为解决不同类别的重要性要求,根据经验人工确定不同类别重要性的权重。针对样本重要性的影响,采用有监督模糊聚类方法来确定样本重要性权重。测试结果表明：广义加权支持向量机在噪声影响较大及样本类别相差较大时,能够提高重要的、数量少的缺陷检测精度。     

针对不平衡数据集的入侵检测算法

采用少类样本合成过采样技术(SMOTE)与二叉树多类支持向量机(BTSVM)相结合的入侵检测算法来解决实际应用中经常遇到的类别不平衡的分类问题.该方法首先对不平衡类别的训练集使用BTSVM分类,然后对求出各分类器中的支持向量使用SMOTE方法进行向上采样,最后用不平衡类别的测试集在新的分类模型中进行测试.实验结果表明本算法能够有效地提高不平衡数据集的分类性能.     

一种具有特征有效度的模糊支持向量机

针对传统支持向量机对噪声或野值样本敏感和忽略样本各个特征对分类精度的不同影响,提出了一种具有特征有效度的模糊支持向量机(FW-FSVM).该方法通过对模糊支持向量机的模糊因子进行改进,将噪声或野值样本与有效样本进行区分.在此基础上根据信息增益计算样本各个特征的特征有效度,消除弱相关特征和冗余特征对分类精度的影响,从而构...     

有新样本加入的支持向量机的学习策略

在支持向量机的学习过程中,有些情况下训练样本不能一次全部给出,这样当有新样本加入训练集时,支持向量集和训练样本集的等价关系将被打破.为了解决这个问题,本文提出了有新样本加入的支持向量机的学习策略.通过对新样本的分析,选出能代替原样本和新样本进行学习的样本,并给出这些样本应满足的条件,最后给出了相应的学习策略.对标准数据集的实验表明,本学习策略可以在新增样本增加后,有效压缩样本集的大小,提高分类的速度,舍弃无用的样本,同时保证了分类精度.     

基于二次规划的无监督支持向量机

支持向量机在分类中的推广能力是非常显著的.通过构造目标函数和约束条件,借助二次规划模型提出了一种无监督支持向量机,它能在聚类的同时求出最优分类超平面并保证了支持向量机的推广能力.     

基于半监督支持向量机的数据分类

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％。     

基于最小二乘法的无监督支持向量机

将最小二乘支持向量机的思想引入无监督学习,提出一个最小二乘无监督支持向量机.首先假设超平面过样本中心点,再给出线性可分的条件构造目标函数和约束条件,从而得到一个线性规划问题去求解聚类问题.     

支持向量机平凡解判别与修正的新方法

针对二类分类问题,提出一种新的线性支持向量机(SVM)产生平凡解的判别与修正方法,证明如下SVM平凡解判别定理:SVM最优解是平凡解的充要条件是在样本空间的任意方向上,正负类训练样本的分布满足某种不等式关系,该不等式与正负类训练样本各自的惩罚因子C+、C-有关,与公共的惩罚因子C无关。在以上判别定理的基础上,通过筛选训练样本点及各自的惩罚因子来修正SVM优化求解过程,为有效避免SVM平凡解的产生提供理论依据和技术手段。仿真计算实例表明该方法有效。     

用球结构的支持向量机解决多分类问题

支持向量机是从统计学习理论中导出的，从研究二分类开始，发展至今，虽然提出了很多多类别分类的相关算法，但都各有不足之处。提出基于球结构的支持向量算法，适用于规模比较庞大的多类别问题，并对其性质进行了讨论。     

基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类. 针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度. 通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量.     

基于预测-校正原对偶内点法的多分类支持向量机学习算法

支持向量机基于统计学习理论,是一种新型通用的有监督的机器学习方法,其核心思想是使结构风险极小化,但是由于需要求解二次规划,使得它在求解大规模数据上具有一定的局限性,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有很高的复杂性.本文构造了基于线性规划的一对一三类结构支持向量分类器,可以直接利用比较成熟的线性规划算法——预测-校正原对偶内点法,并在此基础上提出了基于预测-校正原对偶内点法的支持向量机的多分类学习算法,这种算法可用于比较庞大的多类别识别问题,并且克服了标准支持向量机的一些缺点,而且模型简单,容易实现.针对UCI数据库上数据进行了实验,结果证实该算法具有较高的可行性和实用性.     

支持向量机在云检测中的应用

针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪影像资料中的云检测工作,提出了基于支持向量机SVMs(support vector machines)的遥感影像分类方法.分析了云检测过程中的特征提取和选择,建立了基于支持向量机的遥感影像分类模型,并针对陆地、海洋2种不同的下垫面进行了云检测试验.云检测结果中,云与陆地、水体、积雪准确地区分开来.结果表明,特征选择对云检测起到了积极的作用,同时也证明了支持向量机方法在遥感影像分类中的优势.     

基于支持向量机的通信信号调制识别方法研究

支持向量机(Support Vector Machines简称SVMs)是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术,它不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高。介绍了支持向量机为理论基础的通信信号调制识别方法。计算机仿真结果证实此方法的可行性。     

支持向量机的光滑与逼近关系研究

支持向量机是近年来数据挖掘领域发展起来的一个新方法.对现有的四个光滑支持向量机进行了分析,研究了支持向量机的光滑与逼近的关系.数值实验结果表明,支持向量机在具有二阶光滑的条件下,分类效果随逼近精度的提高而改善.