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1、1000-9825/2003/14(03)0451©2003JournalofSoftware软件学报Vol.14,No.3∗基于支持向量机的渐进直推式分类学习算法+陈毅松,汪国平,董士海(北京大学计算机科学技术系人机交互与多媒体实验室,北京100871)AProgressiveTransductiveInferenceAlgorithmBasedonSupportVectorMachine+CHENYi-Song,WANGGuo-Ping,DONGShi-Hai(HCI&MultimediaLaboratory,Depar
2、tmentofComputerScienceandTechnology,PekingUniversity,Beijing100871,China)+Correspondingauthor:Phn:86-10-62765819,E-mail:cys@graphics.pku.edu.cnhttp://www.pku.edu.cnReceived2001-09-25;Accepted2002-02-26ChenYS,WangGP,DongSH.Aprogressivetransductiveinferencealgorithmb
3、asedonsupportvectormachine.JournalofSoftware,2003,14(3):451~460.Abstract:Supportvectormachineisanewlearningmethoddevelopedinrecentyearsbasedonthefoundationsofstatisticallearningtheory.Itisgainingpopularityduetomanyattractivefeaturesandpromisingempiricalperformancei
4、nthefieldsofnonlinearandhighdimensionalpatternrecognition.TSVM(transductivesupportvectormachine)takesintoaccountaparticulartestsetandtriestominimizemisclassificationsofjustthoseparticularexamples.Comparedwithtraditionalinductivesupportvectormachines,TSVMisoftenmore
5、practicalandcangiveresultswithbetterperformance.Inthispaper,aprogressivetransductivesupportvectormachineisdevisedandtheexperimentalresultsshowthatthealgorithmisverypromisingonamixedtrainingsetofasmallnumberofunlabeledexamplesandalargenumberoflabeledexamples.Keyword
6、s:statisticallearning;supportvectormachine;transductiveinference摘要:支持向量机(supportvectormachine)是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.直推式学习(transductiveinference)试图根据已知样本对特定的未知样本建立一套进行识别的方法和准则.较之传统的归纳式学习方法而言,直推式学习往往更具普遍性和实际意义.提出了一种基于支持向量机的渐进直推
7、式分类学习算法,在少量有标签样本和大量无标签样本所构成的混合样本训练集上取得了良好的学习效果.关键词:统计学习;支持向量机;直推式学习中图法分类号:TP181文献标识码:A基于结构化风险最小化方法的统计学习理论是一种专门的小样本统计理论.它为研究有限样本情况下的统计模式识别,并为更广泛的机器学习问题建立了一个较好的理论框架,同时也发展了一种新的模式识别方[1~3]法——支持向量机(supportvectormachine,简称SVM).该方法已经得到了日益广泛的重视.∗SupportedbytheNationalNatura
8、lScienceFoundationofChinaunderGrantNo.60033020(国家自然科学基金)第一作者简介:陈毅松(1973－),男,四川资阳人,博士,讲师,主要研究领域为数字视频技术.452JournalofSoftware软件学报2003,14(3)虽然统计学习理论有
