密度加权孪生支持向量回归机

摘要：

为了使数据集的内在分布更好地影响训练模型,提出一种密度加权孪生支持向量回归机算法.该算法通过k近邻算法计算获得每个数据点基于数据密度分布的密度加权值,并将密度加权值引入到标准孪生支持向量回归机算法中.算法能够很好地反映训练数据集的内在分布,使数据点准确影响训练模型.通过6个UCI数据集上的实验结果分析验证了所提出算法的有效性.

关键词：密度加权、k近邻法、内在分布

所属期刊栏目：31

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金面上项目71273188;国家自然科学基金重大项目91024031.

在线出版日期：2016-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：755-758