Semisupervised Particle Swarm Optimization for Classification
المؤلفون المشاركون
Wei, Zhengli
Zhang, Xiangrong
Paul, Anand
Song, Qiang
Jiao, Licheng
Yuan, Yongfu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A semisupervised classification method based on particle swarm optimization (PSO) is proposed.
The semisupervised PSO simultaneously uses limited labeled samples and large amounts of unlabeled samples to find a collection of prototypes (or centroids) that are considered to precisely represent the patterns of the whole data, and then, in principle of the “nearest neighborhood,” the unlabeled data can be classified with the obtained prototypes.
In order to validate the performance of the proposed method, we compare the classification accuracy of PSO classifier, k-nearest neighbor algorithm, and support vector machine on six UCI datasets, four typical artificial datasets, and the USPS handwritten dataset.
Experimental results demonstrate that the proposed method has good performance even with very limited labeled samples due to the usage of both discriminant information provided by labeled samples and the structure information provided by unlabeled samples.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xiangrong& Jiao, Licheng& Paul, Anand& Yuan, Yongfu& Wei, Zhengli& Song, Qiang. 2014. Semisupervised Particle Swarm Optimization for Classification. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501728
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xiangrong…[et al.]. Semisupervised Particle Swarm Optimization for Classification. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501728
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xiangrong& Jiao, Licheng& Paul, Anand& Yuan, Yongfu& Wei, Zhengli& Song, Qiang. Semisupervised Particle Swarm Optimization for Classification. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501728
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-501728
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر