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用核K-means聚类和半定规划SVM实现垃圾标签检测
1
作者
覃华
丁立朵
+1 位作者
符丽锦
覃希
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第4期1179-1182,1186,共5页
提出使用核K-means聚类算法从样本集中抽取特征向量集来训练SVM,达到减少SVM规模的目的。SVM核函数的选择会影响SVM模型的分类效果,提出将多个非线性映射能力不同的核函数进行线性组合,在特征训练集上构造出组合SVM的半定规划模型,用内...
提出使用核K-means聚类算法从样本集中抽取特征向量集来训练SVM,达到减少SVM规模的目的。SVM核函数的选择会影响SVM模型的分类效果,提出将多个非线性映射能力不同的核函数进行线性组合,在特征训练集上构造出组合SVM的半定规划模型,用内点法求解出最优组合系数,得到非线性映射能力更强的半定规划SVM,并用做垃圾标签检测。在UCI数据集上与双层减样支持向量机方法进行比较,实验结果表明,新的垃圾标签检测法提高了识别率,并大幅度减少了训练时间。
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关键词
垃圾标签识别
支持向量机
多核函数组合
半定规划
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题名
用核K-means聚类和半定规划SVM实现垃圾标签检测
1
作者
覃华
丁立朵
符丽锦
覃希
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第4期1179-1182,1186,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61063032)
国家教育部人文社会科学研究项目(11YJAZH080)
文摘
提出使用核K-means聚类算法从样本集中抽取特征向量集来训练SVM,达到减少SVM规模的目的。SVM核函数的选择会影响SVM模型的分类效果,提出将多个非线性映射能力不同的核函数进行线性组合,在特征训练集上构造出组合SVM的半定规划模型,用内点法求解出最优组合系数,得到非线性映射能力更强的半定规划SVM,并用做垃圾标签检测。在UCI数据集上与双层减样支持向量机方法进行比较,实验结果表明,新的垃圾标签检测法提高了识别率,并大幅度减少了训练时间。
关键词
垃圾标签识别
支持向量机
多核函数组合
半定规划
Keywords
tag spam detection
SVM
combination of multiple kernel functions
semi-definite programming
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用核K-means聚类和半定规划SVM实现垃圾标签检测
覃华
丁立朵
符丽锦
覃希
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
0
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