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中国管理科学

中国管理科学 ›› 2010, Vol. 18 ›› Issue (1): 143-148.

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带有多面体扰动的半监督v-支持向量分类机

赵琨1, 孔祥纬2, 田英杰3   

  1. 1. 北京物资学院物流学院, 北京 101149;
    2. 北京交通大学经济管理学院, 北京 100044;
    3. 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心, 北京 100190
  • 收稿日期:2008-09-24 修回日期:2010-01-11 出版日期:2010-02-28 发布日期:2010-02-28
  • 作者简介:赵琨(1978- ).女(汉族).辽宁本溪,北京物资学院物流学院,博士,讲师,研究方向:数据挖掘、最优化.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(10601064);北京市属高等学校人才强教计划“学术创新团队建设计划”项目(PHR200907134)

Semi-Supervisedv-Support Vector Machines with Perturbation in Polyhedron

ZHAO Kun1, KONG Xiang-wei2, TIAN Ying-jie3   

  1. 1. Logistics School Beijing Wuzi University, Beijing 101149, China;
    2. School of Economic and Management Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;
    3. Chinese Academy of Sciences Research Center on Fictitious Economy and Data Science, Beijing 100190, China
  • Received:2008-09-24 Revised:2010-01-11 Online:2010-02-28 Published:2010-02-28

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摘要： 在通常建立的优化模型中,一般都假定输入的数据是精确的,而实际生活中我们得到的数据总会带有测量或统计误差,因此,本文考虑数据在多面体内扰动的半监督两类问题,以v-支持向量分类机为基础,借鉴把半监督两类分类问题转化为一个凹规划的思想,给出数据在多面体内扰动的半监督v-支持向量分类算法。该算法的参数v易于选择,而数值试验也表明该算法具有良好的稳定性和较好的分类结果。

关键词: 支持向量机, 半监督学习, 扰动

Abstract: The classical paradigm in mathematical programming is to develop a model that assumes that the input data is precisely known and equal to some nominal values.In practice,the data usually have pertur bations since they are subject to measurement or statistical errors.Therefore,we proposed the Semi-Supervisedv-Support Vector classification algorithm with perturbation in polyhedrons,which are based on formulating the problem as a concave minimization problem.It is solved by a successive linear approxima tion algorithm.Numerical experiments confirm that the parametervis more stabile than parameter C,and the robustness of the proposed method.

Key words: Support Vector Machines, semi-supervised learning, perturbation

中图分类号: