基于核鲁棒k-均值的模糊支持向量机算法

王孝彤; 程远志

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基于核鲁棒k-均值的模糊支持向量机算法

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支持向量机对训练数据中的噪声敏感,为了解决这一问题,本文提出基于核鲁棒k-均值算法的模糊支持向量机算法.算法首先在每类训练样本上应用核鲁棒k-均值算法,得到每个样本的模糊隶属度,将该隶属度赋予训练样本,得到模糊训练集,然后在模糊训练集上训练模糊支持向量机,得到分类决策函数.实验表明,对于带噪声的训练样本,本文的算法能够为噪声样本赋予小的隶属度,提高分类准确率.

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来源
《智能计算机与应用》 |2015年第3期|99-101|共3页
作者
王孝彤; 程远志;
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作者单位

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
模糊支持向量机; 核鲁棒k-均值; 模糊训练集; 噪声;

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