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基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法
被引量：
1
1
作者
郭雪松
孙林岩
刘哲
《系统管理学报》
北大核心
2007年第6期664-668,共5页
针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法。该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能。实验表明,该...
针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法。该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能。实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度。
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关键词
支持向量机
多
类
分
类
半模糊核聚类
超球
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职称材料
题名
基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法
被引量：
1
1
作者
郭雪松
孙林岩
刘哲
机构
西安交通大学管理学院
出处
《系统管理学报》
北大核心
2007年第6期664-668,共5页
基金
863项目(2003AA413033)
国家自然科学基金重点资助项目(70433003)
文摘
针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法。该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能。实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度。
关键词
支持向量机
多
类
分
类
半模糊核聚类
超球
Keywords
support vector machine
multi-class classifications semi-fuzzy kernel clustering
hypersphere
分类号
N945.25 [自然科学总论—系统科学]
O231.5 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法
郭雪松
孙林岩
刘哲
《系统管理学报》
北大核心
2007
1
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