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Support Vector Machine Committee for Classification

机译:支持向量机分类委员会

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摘要

In this paper the support vector machine committee is proposed. For a practical pattern recognition problem, usually numerous of features can be used to represent the pattern. SVM committee can utilize these features efficiently and a classifier with better generalization can be obtained. Moreover, a novel aggregation approach of support vector machine committee is also proposed in this paper. The simulating results demonstrate the effectiveness and efficiency of our approach.
机译:本文提出了支持向量机委员会。对于实际的模式识别问题,通常可以使用许多特征来表示模式。 SVM委员会可以有效地利用这些功能,并获得具有更好泛化性的分类器。此外,本文还提出了一种新的支持向量机委员会聚合方法。仿真结果证明了我们方法的有效性和效率。

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