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文檔簡介
1、針對基于SVM的主動學(xué)習算法在對數(shù)據(jù)進行查詢時,沒有充分考慮噪聲點的影響及大量未知區(qū)域的分布情況,本文提出基于半監(jiān)督FCM算法和SVM的主動學(xué)習算法,首先,對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行半監(jiān)督聚類,用得到的聚類中心區(qū)域訓(xùn)練初始的SVM分類面,然后在此基礎(chǔ)上進行基于SVM的主動學(xué)習。這不僅充分利用了無標記樣本,有效地消除了噪聲點的影響,而且避免了單純使用SVM 導(dǎo)致分類面長期滯留在不合理位置的情況發(fā)生。另外,傳統(tǒng)的半監(jiān)督聚類對于特殊分布的數(shù)據(jù)聚類性能不高
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