基于两阶段聚类的模糊支持向量机

摘要：

为了提高模糊支持向量机在大数据集上的训练效率,提出一种基于两阶段聚类的模糊支持向量机算法.第1阶段为粗粒度聚类阶段,在每类训练样本上执行密度聚类算法,设置较大的邻域半径(给定邻域内最小点数),保证可能成为支持向量的样本点都被选取;第2阶段为自适应聚类阶段,在粗选的数据集合上,执行自适应密度聚类算法,根据各个点距离分类面的远近,自适应决定该点的邻域半径(给定邻域内最小点数).这样可有效地减少远离分类面的聚类边缘点的数量,同时在分类面附近保持较多的样本点,试验结果表明,基于两阶段聚类模糊支持向量机算法,相比以往的方法,不仅提高了模糊支持向量机的训练效率,同时保持了较好的分类效果.

关键词：密度聚类、支持向量、模糊支持向量机

所属期刊栏目：34

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-6