【摘 要】
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针对传统的二分类支持向量机在数据种类繁多并含有很多不带标签的样本时的固有缺陷,提出了一种主动学习与非平衡二叉树结合的多类分类支持向量机.该方法首先通过类距离构造一
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,中国矿业大学信息与电气工程学院
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针对传统的二分类支持向量机在数据种类繁多并含有很多不带标签的样本时的固有缺陷,提出了一种主动学习与非平衡二叉树结合的多类分类支持向量机.该方法首先通过类距离构造一个非平衡二叉树结构,从易到难依次构造节点,将最容易分出的类放在根节点,然后利用主动学习策略,自动为选择的样本添加标签,并添加到训练样本集中.实验结果表明本文提出算法性能优于常规主动学习支持向量机,有效提高了分类精度,且大大缩短了算法运行时间.
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