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基于自适应协同聚类的支持向量预选算法
1
作者
李仁兵
李艾华
+1 位作者
王声才
刘太阳
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期1161-1165,共5页
为提高支持向量机在大规模数据集上的训练效率,提出一种基于自适应协同聚类的支持向量预选算法。该方法通过对两类样本进行自适应协同聚类,寻找少量具有协同关系的类中心对,替代支持向量进行训练,从而减少参训样本数量。其中,中心对数...
为提高支持向量机在大规模数据集上的训练效率,提出一种基于自适应协同聚类的支持向量预选算法。该方法通过对两类样本进行自适应协同聚类,寻找少量具有协同关系的类中心对,替代支持向量进行训练,从而减少参训样本数量。其中,中心对数量由算法自动确定。与其他支持向量预选算法的对比实验结果表明,自适应协同聚类算法能够在不影响分类性能的情况下,有效提高训练速度,是一种行之有效的快速支持向量预选算法。
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关键词
支持向量机
自适应协同聚类
预选取
类
中心对
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职称材料
题名
基于自适应协同聚类的支持向量预选算法
1
作者
李仁兵
李艾华
王声才
刘太阳
机构
第二炮兵工程学院
中国空气动力研究与发展中心
第二炮兵工程学院科研部
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期1161-1165,共5页
文摘
为提高支持向量机在大规模数据集上的训练效率,提出一种基于自适应协同聚类的支持向量预选算法。该方法通过对两类样本进行自适应协同聚类,寻找少量具有协同关系的类中心对,替代支持向量进行训练,从而减少参训样本数量。其中,中心对数量由算法自动确定。与其他支持向量预选算法的对比实验结果表明,自适应协同聚类算法能够在不影响分类性能的情况下,有效提高训练速度,是一种行之有效的快速支持向量预选算法。
关键词
支持向量机
自适应协同聚类
预选取
类
中心对
Keywords
support vector machine
adaptive cooperative clustering
preselect
class center pair
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应协同聚类的支持向量预选算法
李仁兵
李艾华
王声才
刘太阳
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
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