【摘 要】
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近年来随着人工智能时代的来临,机器学习作为人工智能的核心及实现方式也得到了全面的发展.机器学习通过使用各种算法对大量的数据进行训练,从而学习如何完成任务,使得机器变得更加智能.聚类分析和半监督分类分析作为机器学习的重要学习任务之一,更是得到了研究者们的广泛关注.本文分别提出了一种新的平面聚类和半监督分类算法,以解决目前聚类分析和半监督分类分析中存在的问题.具体的研究工作如下:（1）在聚类方面,传统
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近年来随着人工智能时代的来临,机器学习作为人工智能的核心及实现方式也得到了全面的发展.机器学习通过使用各种算法对大量的数据进行训练,从而学习如何完成任务,使得机器变得更加智能.聚类分析和半监督分类分析作为机器学习的重要学习任务之一,更是得到了研究者们的广泛关注.本文分别提出了一种新的平面聚类和半监督分类算法,以解决目前聚类分析和半监督分类分析中存在的问题.具体的研究工作如下:（1）在聚类方面,传统的基于平面的聚类算法通过线性、二次函数或其它一些无界函数来度量簇内或簇间的分散度,而这些无界函数对远离簇中心的样本很敏感.于是将有界斜坡（Ramp）函数引入到平面聚类中,提出了一种基于Ramp函数的双子支持向量聚类机（Ramp TWSVC）.由于Ramp TWSVC的簇内和簇间的分散度是由有界Ramp函数来度量的,所以Ramp TWSVC对远离簇中心的样本具有很强的鲁棒性,更容易找到内在的簇中心.Ramp TWSVC中的非凸规划问题通过交替迭代算法得到有效的解决,并且其局部解在理论上可以在有限的迭代次数内得到.此外,通过核技巧提出了其非线性流形聚类的形式并得到解决.（2）在半监督分类方面,针对现有半监督分类算法的缺陷,即如何安全地使用未标记数据样本来防止分类器的性能下降,本文将基于点的直觉模糊数（IFN）扩展为基于平面的直觉模糊数（IFN）,并将其引入双子支持向量机（TWSVM）中进行半监督学习,提出了一种半监督直觉模糊双子支持向量分类机（SIFTSVM）.在SIFTSVM中,基于平面的IFN被有机地融入到双子支持向量机中,它通过渐近过程安全地学习未标记数据样本,对未标记数据样本和噪声具有很强的适应性.在SIFTSVM中考虑了一系列混合整数规划问题,提出了一种收敛的交替迭代算法来获得一个可接受的解,实现了对未标记样本的逐步学习和分类器的动态更新.此外,通过核技巧将SIFTSVM扩展到非线性情形.本文对大量的人工数据和基准数据进行了模拟实验,并在多个人工数据集和基准数据集上的实验结果表明,本文所提Ramp TWSVC和SIFTSVM与相关的基于平面的聚类算法和半监督分类算法相比,具有更好的性能,更具竞争力.
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