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题名基于聚类和协同标注的TSVM算法
被引量：4
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作者
杜红乐
张燕
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机构
商洛学院数学与计算机应用学院
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出处
《河南科学》
2017年第1期22-27,共6页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2015JM6347)
陕西省教育厅科技计划项目(15JK1218)
商洛学院科学与技术研究项目(15sky010)
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文摘
针对数据集中类样本不均衡、样本标注代价大的问题,结合聚类算法、委员会投票思想和TSVM算法,提出一种基于聚类和协同标注的TSVM算法,该方法利用聚类算法进行子集划分,保证每个子集都包含良好的空间信息,对样本的标注采用多个分类器进行投票,提高标记准确率,减少错误的累积和传递,提高标注准确率,增强最后分类器的泛化性能.KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法对未知攻击有较高的检测准确率.
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关键词
直推式支持向量机
聚类算法
委员会投票算法
协同标注
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Keywords
transductive support vector machine
clustering algorithm
committee voting algorithm
cooperative labeling
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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