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一种改进的基于密度聚类模糊支持向量机

         

摘要

为了提高模糊支持向量机在数据集上的训练效率,提出一种改进的基于密度聚类(DBSCAN)的模糊支持向晕机算法.运用DBSCAN算法对原始数据进行预处理,去除对分类贡献小的中心样本,用剩余的边缘样本集合完成模糊支持向量机的训练工作.实验表明,该方法形成的聚类边缘样本较好地保持了原样本的分布情况,在保证分类精度的同时,大大缩短了训练时间,提高了工作效率.

著录项

  • 来源
    《计算机工程》 |2009年第5期|194-196|共3页
  • 作者

    张恒; 邹开其; 崔杰; 张敏;

  • 作者单位

    大连大学信息工程学院信息科学与工程重点实验室;

    大连;

    116622;

    大连大学信息工程学院信息科学与工程重点实验室;

    大连;

    116622;

    大连大学信息工程学院信息科学与工程重点实验室;

    大连;

    116622;

    大连大学信息工程学院信息科学与工程重点实验室;

    大连;

    116622;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    模糊支持向量机; 密度聚类; 边缘样本;

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