基于信息熵加权去噪的半监督SVM分类器

基于半监督学习思想,采用支持向量机算法来构建分类器,用大量未标识样本来改善分类器性能。标记后的未标识样本可能存在标记错误,采用信息熵加权的欧氏距离去噪方法,减少噪声样本对最优分类面构建的影响,并且对测试错误的数据进行人工反馈提高分类器精度。实验证明了该方法的有效性,去噪提高了分类器的准确率。