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一种基于聚类的核向量机参数C选择算法
1
作者
王奇安
陈兵
冯爱民
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第3期521-525,共5页
核向量机可以高效学习大样本数据集,却有泛化能力低的缺陷.针对已有参数C选择算法缺乏启发性以及选取困难的不足,本文在分析了核聚类算法和距离比较算法的基础之上,提出基于核聚类的相对距离比较方法,该算法利用核聚类算法在特征空间对...
核向量机可以高效学习大样本数据集,却有泛化能力低的缺陷.针对已有参数C选择算法缺乏启发性以及选取困难的不足,本文在分析了核聚类算法和距离比较算法的基础之上,提出基于核聚类的相对距离比较方法,该算法利用核聚类算法在特征空间对样本点进行聚类分簇,然后根据样本点到簇心相对距离的比值,得到参数C.本文在理论和实验两个方面,证明该算法有效地选择参数C,从而提高核支持向量机算法的泛化能力.
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关键词
核向量机
核聚类
惩罚因子C
选择算法
相对距离比较
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职称材料
题名
一种基于聚类的核向量机参数C选择算法
1
作者
王奇安
陈兵
冯爱民
机构
南京航空航天大学信息科学与技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第3期521-525,共5页
基金
国防预研基金项目(9140C60040307HT08)资助
文摘
核向量机可以高效学习大样本数据集,却有泛化能力低的缺陷.针对已有参数C选择算法缺乏启发性以及选取困难的不足,本文在分析了核聚类算法和距离比较算法的基础之上,提出基于核聚类的相对距离比较方法,该算法利用核聚类算法在特征空间对样本点进行聚类分簇,然后根据样本点到簇心相对距离的比值,得到参数C.本文在理论和实验两个方面,证明该算法有效地选择参数C,从而提高核支持向量机算法的泛化能力.
关键词
核向量机
核聚类
惩罚因子C
选择算法
相对距离比较
Keywords
core vector machine
kernel unsupervised clustering
penalty factor
selection algorithm
comparison of the relative distance
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于聚类的核向量机参数C选择算法
王奇安
陈兵
冯爱民
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011
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