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基于半监督学习的SVM-KNN
第33卷第6期 北京交通大学学报 V01．33No．6
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文章编号：1673．0291(2009)06—0097．04
基于半监督学习的SVM．KNN
李昆仑，骆学荣，孟晓倩
(河北大学电子信息工程学院，河北保定071002)
摘要：提出一种新的基于半监督的SVM．KNN分类方法，当可用的训练样本较少时，使用SVM
进行分类，不能得到准确的分类边界，本文采用半监督学习策略从大量未标记样本中提取边界向量
来改善SVM．KNN分类器的引进不仅扩充了SVM的训练样本数目，而且优化了迭代过程中训练
样本的标记质量，可不断修复SVM的分类边界．实验结果表明，所提出的方法能提高SVM算法的
分类精度，通过调整参数能够获得更好的分类效果，同时也减小了标记大量未标记样本的代价．
关键词：半监督学习；支持向量机；K．近邻；边界向量；迭代
中图分类号：TPl81 文献标志码：A
for
SVM-KNN
Semi-SupervisedLearning
LI UO MENG
Kunlun，L
XuerongXiaoqian
ofElectronicsandInformation Hebai
071002，China)
(Cofiege Engineering，HebeiUniversity，Baoding
this anovelSVM·-KNNclassification basedon learn··
Abstract：In
paper methodologysemi·-supervised
is considerthe of a numberofunlabeleddatatoboost
ingproposed，we problemusinglarge perfor-
manceoftheclassifierwhen asmallsetoflabeled isavailable．Weusethefewlabeled
only examples
datetotrainaweakerSVMclassifierandmakeuseofthe vectorsto theweaker
boundary improve
SVM KNNclassifierdoesn’t thenumberof
iterativelybyintroducing enlarge
KNN．Using training
also the ofthenew whicharetransformedfrom
only，butimprovesquality trainingexamples
exampl
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