本文作者：陈永健；汪西莉；成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对基于拉普拉斯支持向量机(LapSVM)的半监督分类方法需要将全部无标记样本加入训练样本集中训练得到分类器,算法需要的时间和空间复杂度高,不能有效处理大规模图像分类的问题,提出了模糊C-均值聚类(FCM)预选取样本的LapSVM图像分类方法。该方法利用FCM算法对无标记样本聚类,根据聚类结果选择可能在最优分类超平面附近的无标记样本点加入训练样本集,这些样本可能是支持向量,携带对分类有用的信息,其数量只是无标记样本的一少部分,因此使训练样本集减小。计算机仿真结果表明该方法充分利用了无标记样本所蕴含的判别信息,有效地提高了分类器的分类精度,降低了算法的时间和空间复杂度。
【论文正文预览】：0引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)借助统计学习理论和最优化方法解决机器学习问题[1]。该方法已经在众多的模式识别领域得到了成功地运用[2-3]。然而传统的SVM作为一种有监督的学习方法,对样本进行类别标记往往需要耗费大量的人力物力。显然,如果只使用少量的有标
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：支持向量机半监督学习预选取样本模糊C-均值聚类图像分类
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【稿件标题】：欧洲杯预选赛范文|FCM预选取样本的半监督SVM图像分类方法
【作者单位】：陕西师范大学计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】：《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1307/TP，国际刊号：ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
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