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FCM预选取样本的半监督SVM图像分类方法
陈永健 汪西莉
计算机应用
2014, 34 (1):
260-264.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0260
针对基于拉普拉斯支持向量机(LapSVM)的半监督分类方法需要将全部无标记样本加入训练样本集中训练得到分类器,算法需要的时间和空间复杂度高,不能有效处理大规模图像分类的问题,提出了模糊C-均值聚类(FCM)预选取样本的LapSVM图像分类方法。该方法利用FCM算法对无标记样本聚类,根据聚类结果选择可能在最优分类超平面附近的无标记样本点加入训练样本集,这些样本可能是支持向量,携带对分类有用的信息,其数量只是无标记样本的一少部分,因此使训练样本集减小。计算机仿真结果表明该方法充分利用了无标记样本所蕴含的判别信息,有效地提高了分类器的分类精度,降低了算法的时间和空间复杂度。
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