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基于改进FSVM的数据挖掘分类算法
被引量：
6
1
作者
赵小强
张露
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2016年第2期101-106,共6页
针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度慢以及对噪声点敏感影响分类正确率的问题,提出一种基于改进FSVM的数据挖掘分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量,减小训练样本数目,提高训练速度;其次定义...
针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度慢以及对噪声点敏感影响分类正确率的问题,提出一种基于改进FSVM的数据挖掘分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量,减小训练样本数目,提高训练速度;其次定义一种新的隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机的作用;最后将近邻样本密度应用于隶属度函数设计,降低噪声点或野值点对分类的影响提高分类正确率.实验结果表明,该算法在训练样本数目较大时训练速度和分类正确率都有提高.
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关键词
数据挖掘
分类算法
模糊支持向量机(FSVM)
近邻样本密度
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职称材料
题名
基于改进FSVM的数据挖掘分类算法
被引量：
6
1
作者
赵小强
张露
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2016年第2期101-106,共6页
基金
国家自然科学基金(51265032)
文摘
针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度慢以及对噪声点敏感影响分类正确率的问题,提出一种基于改进FSVM的数据挖掘分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量,减小训练样本数目,提高训练速度;其次定义一种新的隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机的作用;最后将近邻样本密度应用于隶属度函数设计,降低噪声点或野值点对分类的影响提高分类正确率.实验结果表明,该算法在训练样本数目较大时训练速度和分类正确率都有提高.
关键词
数据挖掘
分类算法
模糊支持向量机(FSVM)
近邻样本密度
Keywords
data mining
classification algorithm
fuzzy support vector machine（FSVM）
neighborhood sample density
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进FSVM的数据挖掘分类算法
赵小强
张露
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2016
6
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