【摘 要】
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在机器学习的诸多实际问题中,数据有多个视图,多个视图优势互补,分类效果更好。本文主要针对多视图双支持向量机的半监督方法进行了研究,根据不同的特征将数据分成多个视图,
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在机器学习的诸多实际问题中,数据有多个视图,多个视图优势互补,分类效果更好。本文主要针对多视图双支持向量机的半监督方法进行了研究,根据不同的特征将数据分成多个视图,分别给每个视图找两个非平行超平面,构建模型,求解对偶问题。实验结果表明,本文的算法可以对数据进行降维,有很好的分类精确度,该算法较双支持向量机算法缩短了运行时间,减少了计算复杂度,预测性能较好。
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