半监督支持向量机算法

资 源 简 介

半监督支持向量机算法

详 情 说 明

半监督支持向量机算法是一种结合了监督学习和无监督学习优势的分类方法。它能够在仅有少量标记数据和大量未标记数据的情况下，有效地构建分类模型，并具备全局收敛的特性。

该算法的核心思想是利用支持向量机的结构风险最小化原则，同时借助未标记数据的分布信息来优化决策边界。相比传统监督学习，半监督支持向量机通过引入未标记数据的正则化项，使得模型能够更好地适应数据的真实分布，从而提高泛化能力。

在实际应用中，半监督支持向量机常被用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域。其突出优势在于既能利用有限的标记样本保证模型精度，又能通过大量未标记数据增强模型的鲁棒性，尤其适合标注成本高昂的场景。