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A New Classification Based on the Method of Similitude Compress Convex Hull

机译:基于相似压缩凸包方法的新分类

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摘要

In this paper, we validate the feasibility of similitude compress convex hull, and design a new classification based on the method. And, we give a judgment about two convex hulls' intersection and other parameters' estimation. Then we deduce the geometrical bisection method based on similitude compress convex hull. Besides, we present another method for compressing convex hull, and the linear separable SVM based on similitude compressing all points. At last, we give the result of numerical simulation about Iris flower data, shows the high time efficiency and accuracy by the algorithm.
机译:本文验证了相似压缩凸包的可行性,并基于该方法设计了一种新的分类方法。并且,我们给出了关于两个凸包的交集以及其他参数的估计的判断。然后推导了基于相似压缩凸包的几何二分法。此外,我们提出了另一种压缩凸包的方法,以及基于相似度压缩所有点的线性可分离支持向量机。最后,给出了鸢尾花数据的数值模拟结果,表明该算法具有较高的时间效率和准确性。

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