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提出一种基于相似度融合的主动支持向量机算法，利用未标记样本和标记样本，结合支持向量机的方法实现主动学习。实验结果表明，该算法与普通主动学习的支持向量机相比，在保证分类器性能的情况下，可以减少标记样本的数目，抑制孤立样本对分类器的影响；在相同标记样本数目的情况下，该算法具有较高的分类精度。
基于相似度融合的主动支持向量机算法
【摘 要】
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提出一种基于相似度融合的主动支持向量机算法，利用未标记样本和标记样本，结合支持向量机的方法实现主动学习。实验结果表明，该算法与普通主动学习的支持向量机相比，在保证分类器
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年12期
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