10.3969/j.issn.1000-7024.2006.08.026
支持向量机分类算法中多元变量共线性问题的改进
结合核主成分分析的主因子提取和支持向量机的分类机理,提出了一种组合建模算法.应用核主成分分析过程作为预处理器,可以把共线性的多元变量糅合为几个主因子,但基本不损失有效信息.然后进行基于支持向量机的分类建模和预测.这样不仅可以防止共线性多元变量对模型的负面影响,还可以降低数据维数,减少支持向量机分类过程中的复杂度和运算量.最后用实验进行评估所得到的训练模型,实例说明了所提方法的有效性.
核主成分分析、支持向量机算法、多元共线性、核函数、分类算法、机器学习
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TP181(自动化基础理论)
2006-05-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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