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基于仿射聚类的主动SVM多类分类方法
1
作者
张建朋
陈福才
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第9期3316-3319,共4页
针对现有的主动学习算法在多分类器应用中存在准确率低、速度慢等问题,将基于仿射传播(AP)聚类的主动学习算法引入到多分类支持向量机中,每次迭代主动选择最有利于改善多类SVM分类器性能的N个新样本点添加到训练样本点中进行学习,使得...
针对现有的主动学习算法在多分类器应用中存在准确率低、速度慢等问题,将基于仿射传播(AP)聚类的主动学习算法引入到多分类支持向量机中,每次迭代主动选择最有利于改善多类SVM分类器性能的N个新样本点添加到训练样本点中进行学习,使得在花费较小标注代价情况下,能够获得较高的分类性能。在多个不同数据集上的实验结果表明,新方法能够有效地减少分类器训练时所需的人工标注样本点的数量,并获得较高的准确率和较好的鲁棒性。
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关键词
仿射传播聚类
多分类支持向量机
主动学习算法
训练样本点优化
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职称材料
题名
基于仿射聚类的主动SVM多类分类方法
1
作者
张建朋
陈福才
机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第9期3316-3319,共4页
基金
国家"863"计划资助项目(2011AA010603)
文摘
针对现有的主动学习算法在多分类器应用中存在准确率低、速度慢等问题,将基于仿射传播(AP)聚类的主动学习算法引入到多分类支持向量机中,每次迭代主动选择最有利于改善多类SVM分类器性能的N个新样本点添加到训练样本点中进行学习,使得在花费较小标注代价情况下,能够获得较高的分类性能。在多个不同数据集上的实验结果表明,新方法能够有效地减少分类器训练时所需的人工标注样本点的数量,并获得较高的准确率和较好的鲁棒性。
关键词
仿射传播聚类
多分类支持向量机
主动学习算法
训练样本点优化
Keywords
affinity propagation clustering
multi-class support vector machine （SVM）
active learning
training sample optimization
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
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1
基于仿射聚类的主动SVM多类分类方法
张建朋
陈福才
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
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