《表1 8个数据集的分类准确率表》

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《基于凸绝对值不等式的半监督最小二乘支持向量机》

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在这一节，为了证明方法的有效性，分别用Mangasarian算法和基于凸绝对值不等式的半监督最小二乘支持向量机计算了8个数据集．第1个数据集来源于the University of California Irvine Machine Learning Repository（UCI）:the Wisconsin Diagnostic Breast Cancer Data Set(WDBC）．对数据集进行整理[16]，该训练集的所有点构成m×n维矩阵A，m=569，n=30，其中，m为患癌病人总数；n为每位病人的特征总数．对矩阵A重新排序，使矩阵A前357行为良性患者的数据，后212行为恶性患者的数据．第一次选取第1类良性患者第201-205行、第2类恶性患者第4-8行作为有标签点，其余为无标签点；第二次选取第1类良性患者第1-5行、第2类恶性患者第353-357行作为有标签点，其余为无标签点．由此形成2个新的数据集，分别训练，数值结果如表1所示．