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一种基于聚类思想的SVM多类分类方法

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摘要

针对传统的基于决策树的支持向量机多类分类算法运算过程复杂、分类效率低的缺点,提出一种新的基于聚类思想的支持向量机分类方法.空间距离和聚类思想的引入,有效的提高了算法的分类效率.仿真试验表明,该方法在保持算法良好推广性的同时降低了算法的复杂度,从而提高了分类效率和分类速度.

著录项

来源
《青岛理工大学学报》|2011年第1期|73-76|共4页
作者
赵志刚; 吕慧显; 李玉景; 李京;
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作者单位

青岛大学,信息工程学院,青岛,266071;

湖北汽车工业学院,电气工程系,十堰,442002;

青岛大学,自动化工程学院,青岛,266071;

青岛大学,信息工程学院,青岛,266071;

青岛大学,信息工程学院,青岛,266071;

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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
支持向量机; 多类分类; 聚类思想; 空间距离;
入库时间 2022-08-18 08:06:56

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