基于模糊C-均值的相似性特征转换光滑支持向量机

方佳艳; 刘峤; 吴德; 秦志光

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基于模糊C-均值的相似性特征转换光滑支持向量机

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在用于非线性分类的光滑支持向量机(SSVM)模型中,核函数必须满足Mercer's条件,由此限制了核函数的选择范围;并且在面对大规模数据集时,SSVM模型的计算复杂度很高,训练时间长.针对这两点缺陷提出了基于模糊C-均值的相似性特征转换光滑支持向量机模型(SFT-SSVM-FCM).首先,运用基于相似性的特征转换,使得核函数不需要再满足Mercer's条件,从而拓宽了核函数的选择范围;其次,运用模糊C-均值(FCM)分群技术,将完整的训练数据集划分成若干子簇,分别在每一个子簇上进行已经过相似性特征转换的SSVM模型训练.实验表明:与传统的SVM、SSVM模型及一系列变体模型相比较,该新模型在训练时间、分类精度方面都具有更好的表现.

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来源
《电子学报》 |2018年第11期|2714-2724|共11页
作者
方佳艳; 刘峤; 吴德; 秦志光;
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作者单位

电子科技大学信息与软件工程学院;

四川成都611731;

网络与数据安全省级重点实验室(电子科技大学);

四川成都611731;

电子科技大学信息与软件工程学院;

四川成都611731;

网络与数据安全省级重点实验室(电子科技大学);

四川成都611731;

西安电子科技大学计算机学院;

陕西西安710071;

电子科技大学信息与软件工程学院;

四川成都611731;

网络与数据安全省级重点实验室(电子科技大学);

四川成都611731;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
光滑支持向量机; 模糊C-均值; 相似性; 特征转换;

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