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基于有效候选集的支持向量机样本选择方法
被引量：
4
1
作者
王展青
王传廷
+1 位作者
张富铭
赵鹏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第23期214-216,共3页
训练样本选择是支持向量机的一个重要研究课题。但是,目前大部分样本选择方法的一个共同的不足就是,其训练样本的候选集是整个样本空间,因此可能会选择一些对分类效果影响不大的内部样本,或者选择一些可能会降低分类效果的"过边界&...
训练样本选择是支持向量机的一个重要研究课题。但是,目前大部分样本选择方法的一个共同的不足就是,其训练样本的候选集是整个样本空间,因此可能会选择一些对分类效果影响不大的内部样本,或者选择一些可能会降低分类效果的"过边界"样本。提出了两种基于"有效"候选集的样本选择方法。该方法首先通过"挖心"和剔除"过边界"样本来确定训练样本的"有效"候选集,然后在此"有效"候选集上进行训练样本的选择。实验结果表明,该方法在保留"有效"候选样本的同时,也提高了支持向量机分类器的正确识别率。
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关键词
“有效”候选集
挖心
过边界
支持向量机
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职称材料
题名
基于有效候选集的支持向量机样本选择方法
被引量：
4
1
作者
王展青
王传廷
张富铭
赵鹏
机构
武汉理工大学理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第23期214-216,共3页
文摘
训练样本选择是支持向量机的一个重要研究课题。但是,目前大部分样本选择方法的一个共同的不足就是,其训练样本的候选集是整个样本空间,因此可能会选择一些对分类效果影响不大的内部样本,或者选择一些可能会降低分类效果的"过边界"样本。提出了两种基于"有效"候选集的样本选择方法。该方法首先通过"挖心"和剔除"过边界"样本来确定训练样本的"有效"候选集,然后在此"有效"候选集上进行训练样本的选择。实验结果表明,该方法在保留"有效"候选样本的同时,也提高了支持向量机分类器的正确识别率。
关键词
“有效”候选集
挖心
过边界
支持向量机
Keywords
effective candidate set
removing center
outliers
Support Vector Machines（SVMs）
分类号
TP391 [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
基于有效候选集的支持向量机样本选择方法
王展青
王传廷
张富铭
赵鹏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
4
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