کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863491 | 678093 | 2012 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Laplacian twin support vector machine for semi-supervised classification
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Semi-supervised learning has attracted a great deal of attention in machine learning and data mining. In this paper, we have proposed a novel Laplacian Twin Support Vector Machine (called Lap-TSVM) for the semi-supervised classification problem, which can exploit the geometry information of the marginal distribution embedded in unlabeled data to construct a more reasonable classifier and be a useful extension of TSVM. Furthermore, by choosing appropriate parameters, Lap-TSVM degenerates to either TSVM or TBSVM. All experiments on synthetic and real data sets show that the Lap-TSVM's classifier combined by two nonparallel hyperplanes is superior to Lap-SVM and TSVM in both classification accuracy and computation time.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 35, November 2012, Pages 46-53
Journal: Neural Networks - Volume 35, November 2012, Pages 46-53
نویسندگان
Zhiquan Qi, Yingjie Tian, Yong Shi,