半监督学习提升SVM-KNN算法：解决小样本分类问题

本文主要探讨了一种创新的基于半监督学习的支持向量机（SVM）与K-近邻（KNN）相结合的分类方法，针对在训练样本有限的情况下提高SVM分类性能的问题。在传统SVM中，当可用的标记样本较少时，由于缺乏足够的信息来构建精确的分类边界，导致分类精度受限。半监督学习策略被引入，旨在利用大量的未标记数据来增强分类能力。 论文提出的核心思想是首先使用少量的标记数据训练一个基础的SVM模型，然后通过半监督学习从未标记样本中挖掘边界信息。这种方法引入KNN算法在迭代过程中不断优化SVM分类器，使得分类边界能够逐步得到修正和扩展。通过这种方式，不仅增加了SVM的训练样本数量，而且提高了训练样本标记的质量，减少了对大量未标记样本手动标注的负担。 实验结果显示，该方法显著提升了SVM算法的分类精度，并且通过调整相关参数，可以进一步优化分类效果。这种方法的优势在于，在实际应用中，即使在数据标记成本较高的情况下，也能有效地利用未标记数据，从而提高整体的分类性能。 研究中关注的关键技术包括半监督学习方法、支持向量机的优化、K-近邻算法的选择以及边界向量的提取和利用。论文的分类号为TP181，文献标志码为A，表明其在计算机科学与信息技术领域具有较高的学术价值。 这篇论文提供了一种有效的解决方案，为在数据标记稀缺的场景下提升SVM分类性能提供了新的思路和技术手段，对于那些数据密集型任务和资源有限的应用场景具有重要的实践意义。