基于直推式支持向量机的图像分类算法

直推式支持向量机(TSVM)是在利用有标签样本的同时,考虑无标签样本对分类器的影响,并且结合支持向量机算法,实现一种高效的分类算法。它在包含少量有标签样本的训练集和大量无标签样本的测试集上,具有良好的效果。但是它有算法时间复杂度比较高,需要预先设置正负例比例等不足。通过对原有算法的改进,新算法在时间复杂度上明显下降,同时算法效果没有明显的影响。