10.3969/j.issn.1006-3897.2008.02.023
半模糊超球支持向量机多类分类方法研究
针对支持向量机在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球支持向量机分类方法.该方法首先利用半模糊核聚类方法对样本进行预处理,完成边缘样本的选取,进而以所选样本为训练样本进行超球支持向量机训练,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比标准支持向量机多类分类方法具有更高的速度和精度.
支持向量机、多类分类、半模糊核聚类、超球
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TP391(计算技术、计算机技术)
陕西省软科学项目2006KR86;国家自然科学基金重点项目70433003
2008-07-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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