基于数据分割和近邻对的快速SVM分类算法

张永; 杨晓伟

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基于数据分割和近邻对的快速SVM分类算法

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大样本的学习是支持向量机领域中的一个重要课题.基于数据分割和邻近对策略,提出了一种新的支持向量机分类算法.在新的算法中,首先利用c-均值聚类分别对数据集中的正负类进行聚类,把大数据集分割成互不相交的子集合;然后来自正负类的子集合两两组合形成多个二分类问题,并用SMO算法求解;最后用邻近对策略对未知数据进行识别.为了验证新算法的有效性,把它应用于5个UCI数据集,并和SMO算法做了比较.结果表明:新算法不仅大大地减少了大样本学习的训练时间,而且相应的测试精度几乎没有降低.

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来源
《科学技术与工程》 |2007年第21期|5563-5566|共4页
作者
张永; 杨晓伟;
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作者单位

华南理工大学数学科学学院,广州,510640;

华南理工大学数学科学学院,广州,510640;

吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.12;
关键词
支持向量机; c-均值聚类; 数据分割; 邻近对策略;

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