10.3969/j.issn.1000-3428.2008.17.011
一种基于凸壳算法的SVM集成方法
为提高支持向量机(SVM)集成的训练速度,提出一种基于凸壳算法的SVM集成方法,得到训练集各类数据的壳向量,将其作为基分类器的训练集,并采用Bagging策略集成各个SVM.在训练过程中,通过抛弃性能较差的基分类器,进一步提高集成分类精度.将该方法用于3组数据,实验结果表明,SVM集成的训练和分类速度平均分别提高了266%和25%.
凸壳算法、支持向量机、集成
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TP312(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目50505051;陕两省自然科学基金资助项目2007F19;空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新摹金资助项目DY06102
2008-12-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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