基于迭代稀疏组套索及SVM的高维分类研究

潘雪航

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基于迭代稀疏组套索及SVM的高维分类研究

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高维数据存在大量的冗余变量和噪声,传统的分类方法在高维情况下通常效果不佳.为提高分类性能,将迭代稀疏组套索和支持向量机结合,提出了一种新的高维分类方法iSGL-SVM.分别在pros-tate和Tox_171数据集上验证了所提出的方法,并与其它三种方法进行比较.实验结果表明,该方法具有更好的变量选择效果和较高的分类精度,可广泛应用于高维小样本数据集的分类.

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来源
《计算技术与自动化》 |2021年第4期|108-112|共5页
作者
潘雪航;
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作者单位

河海大学理学院江苏南京 211100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数理统计;
关键词
迭代稀疏组套索; 支持向量机; 高维分类; 变量选择;

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