用于分类器的在线半监督学方法和装置及处理设备

摘要

本发明涉及用于分类器的在线半监督学方法和装置及处理设备。公开了一种用于分类器的在线半监督学的方法，所述分类器使用多个现有的支撑向量，所述方法包括：候选样本选择步骤，使用所述多个现有的支撑向量从新添加的未标记样本中选择候选样本；新支撑向量选择步骤，使用所述多个现有的支撑向量从所述候选样本中选择新的支撑向量；支撑向量替换步骤，通过所述新的支撑向量替换分类器的一些支撑向量；以及权重更新步骤，更新分类器中所有支撑向量的权重。

主权项

一种用于分类器的在线半监督学习的方法，所述分类器使用多个现有的支撑向量，所述方法包括：候选样本选择步骤，使用所述多个现有的支撑向量从新添加的未标记样本中选择候选样本；新支撑向量选择步骤，使用所述多个现有的支撑向量从所述候选样本中选择新的支撑向量；支撑向量替换步骤，通过所述新的支撑向量替换分类器的一些支撑向量；以及权重更新步骤，更新分类器中所有支撑向量的权重；其中所述候选样本选择步骤还包括：估计任意样本与所有支撑向量的中心的最大距离；估计任意样本与所述中心的最小距离；在所述最大距离和最小距离之间设置用以判定新添加的未标记样本是否为正样本的阈值；以及根据所述阈值确定新添加的未标记样本是否为候选样本。