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基于异类近邻的支持向量机加速算法

         

摘要

支持向量机的训练时间随样本增多而明显增加.为了在保持训练效果的同时提高训练速度,给出精简训练数据集的一种算法.对每个样本,通过选择异类近邻来构成训练集,利用异类近邻来选择边界样本.实验结果表明,与FCNN算法和NPPS算法相比,该算法在保持甚至增进支持向量机分类效果的同时,能大幅提高训练效率.

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