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一种基于数据分布的SVM核选择方法
被引量:
3
1
作者
郭金玲
王文剑
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013年第5期525-528,共4页
针对目前支撑向量机(SVM)核函数的选择没有统一规则的现状,提出一种结合数据分布特征进行SVM核选择的方法.首先,采用多维尺度(MDS)分析方法对高维数据集合理降维,提出判断数据集是否呈圆球分布的算法;然后,在得到数据集分布特征的基础...
针对目前支撑向量机(SVM)核函数的选择没有统一规则的现状,提出一种结合数据分布特征进行SVM核选择的方法.首先,采用多维尺度(MDS)分析方法对高维数据集合理降维,提出判断数据集是否呈圆球分布的算法;然后,在得到数据集分布特征的基础上进行SVM核选择,以达到结合数据分布特征合理选择SVM核函数的目的.实验结果表明:呈圆球分布的数据集采用球面坐标核进行分类,识别率达到100%,训练时间最短,优于采用高斯核SVM及多项式核SVM的分类效果.
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关键词
支撑向量机
核函数
核选择
数据分布
多维尺度
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职称材料
题名
一种基于数据分布的SVM核选择方法
被引量:
3
1
作者
郭金玲
王文剑
机构
山西大学商务学院
山西大学计算机与信息技术学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
出处
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013年第5期525-528,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61273291)
山西省高等学校科技研究开发项目(20121131)
山西大学商务学院科研基金资助项目(2012013)
文摘
针对目前支撑向量机(SVM)核函数的选择没有统一规则的现状,提出一种结合数据分布特征进行SVM核选择的方法.首先,采用多维尺度(MDS)分析方法对高维数据集合理降维,提出判断数据集是否呈圆球分布的算法;然后,在得到数据集分布特征的基础上进行SVM核选择,以达到结合数据分布特征合理选择SVM核函数的目的.实验结果表明:呈圆球分布的数据集采用球面坐标核进行分类,识别率达到100%,训练时间最短,优于采用高斯核SVM及多项式核SVM的分类效果.
关键词
支撑向量机
核函数
核选择
数据分布
多维尺度
Keywords
support vector machine
kernel function~ kernel selectiofi
data distribution
multidimensional scaling
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于数据分布的SVM核选择方法
郭金玲
王文剑
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013
3
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