10.3969/j.issn.1002-137X.2013.11.052
应用遗传算法优化子空间的SVM分类算法
提出了一种应用遗传算法优化子空间的SVM分类算法GS-SVM.该算法首先改进样本选择策略,采用基于置信度和凸包的样本选择方法,考虑类间距离和样本分布等因素,选择典型代表样本作为SVM的新训练集;然后采用矩阵式混合编码方式,利用遗传算法一并优化代表样本的特征子空间和SVM分类参数,并根据特征优化后的代表样本,构建SVM分类模型.在UCI的11个数据集上进行的仿真实验结果表明,该算法在大部分数据集上均可获得较小的样本规模和特征维数,以及较高的分类精度.
子空间分类、遗传算法、支持向量机、样本选择、凸包
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目61202030
2013-12-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
255-260,275