Abstract-This paper presents a new context-sensitive semisupervised support vector machine (CS 4 VM) classifier, som syftar till att ta itu med klassificeringsproblem där det tillgängliga träningssetet inte är helt tillförlitligt, dvs. vissa märkta prover kan vara kopplade till fel informationsklass (felmärkta mönster). Till skillnad från vanliga kontextkänsliga metoder utnyttjar den föreslagna CS 4 VM-klassificeraren den kontextuella informationen om de pixlar som hör till grannskapssystemet för varje träningsprov i inlärningsfasen för att förbättra robustheten mot möjliga felmärkta träningsmönster. Detta uppnås både enligt utformningen av ett semiövervakat förfarande och definitionen av en ny kontextuell term i den kostnadsfunktion som är förknippad med inlärningen av klassificeringen. För att bedöma effektiviteten hos den föreslagna CS 4 VM och för att förstå effekterna av problemet i verkliga tillämpningar, presenterar vi också en omfattande experimentell analys som utförs på utbildningsset som inkluderar olika procentandelar av felmärkta mönster som har olika distributioner på klasserna. I analysen studerar vi också robustheten mot felmärkta träningsmönster för några allmänt använda övervakade och semiövervakade klassificeringsalgoritmer (dvs. konventionell vektormaskin (SVM), progressiv semiövervakad SVM, maximal sannolikhet, och k-nearest granne). Resultat som erhållits på en mycket högupplöst bild och på en medelupplösningsbild bekräftar både robustheten och effektiviteten hos den föreslagna CS 4 VM med avseende på standardklassificeringsalgoritmer och gör det möjligt för oss att dra intressanta slutsatser om effekterna av felmärkta mönster på olika klassificeringar.
REF innehåller information om pixlarna i närheten av utbildningsproverna i inlärningsprocessen för att uppnå robusthet för att märka buller i ett sammanhangskänsligt semiövervakat SVM.
A Novel Context-Sensitive Semisupervised SVM Classifier Robust to Mislabeled Training Samples
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}