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一种改进的样例约简支持向量机

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摘要

在以前工作的基础上,提出了一种改进的样例约简支持向量机,利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域,并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机.该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简.实验结果证实了这种方法的有效性,能有效地减少存储空间和执行时间.

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来源
《南京大学学报：自然科学版》|2013年第5期|596-602|共7页
作者
翟俊海; 王婷婷; 王熙照;
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作者单位

河北大学数学与计算机学院;

河北省机器学习与计算智能重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
相容粗糙集; 样例选择; 支持向量机; 最优分类超平面;
入库时间 2022-08-21 04:11:15

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