半监督型广义特征值最接近支持向量机

摘要

广义特征值最接近支持向量机(GEPSVM)是近年提出的一种两分类方法.本文结合GEPSVM的平面特点和流形学习,给出一类半监督学习算法SemiGEPSVM.该方法不仅仍保持对诸如XOR问题的分类能力,而且在每类仅有一个有标样本的极端情形下,仍具有适用性.当已标样本不能用于构建超平面时,本文采用k-近邻方法选择样本并标记类别.一旦已标样本的个数可构建超平面时,采用本文的选择方法标记样本.此外,本文还从理论上证明该算法存在全局最优解.最后,SemiGEPSVM算法的有效性在人工数据集和标准数据集上得到验证.