改进粒子群与支持向量机混合的特征变换

熊文; 王枞

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研究了数据挖掘中通过特征变换的数据预处理来提高支持向量机(SVM)分类精度的方法,提出了改进粒子群优化(PSO)和SVM混合的方法.用推广t统计、Fisher判别式和随机森林的线性加权度量来排序特征,得到预选特征子集,再用启发式信息加速改进PSO搜索特征的线性变换因子,并用二进制PSO对特征变换子集进行特征选择,在后处理中通过格子搜索获取了高精度SVM分类器.在NIPS 2003的madelon及10个UCI数据集上的实验表明,与有C-SVM分类精度相比,新方法在4个数据集上的精度更高.

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来源
《北京邮电大学学报》 |2009年第6期|24-27|共5页
作者
熊文; 王枞;
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作者单位

北京邮电大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;自动推理、机器学习;
关键词
粒子群; 特征变换; 支持向量机; 特征选择; 分类;

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