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改进的并行SVM回归算法
被引量：
2
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作者
厍向阳
崔文强
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2017年第2期299-304,共6页
针对目前SVM回归算法在大样本情况下,学习效率低、精度不高的问题,提出了基于Kmeans聚类的并行SVM回归算法。在Hadoop框架中,先对训练样本行进并行聚类,然后针对聚类后的不同簇,构造相应的SVM回归模型,使用顺次最小优化算法求解各模型...
针对目前SVM回归算法在大样本情况下,学习效率低、精度不高的问题,提出了基于Kmeans聚类的并行SVM回归算法。在Hadoop框架中,先对训练样本行进并行聚类,然后针对聚类后的不同簇,构造相应的SVM回归模型,使用顺次最小优化算法求解各模型参数。预测时,选择与待预测样本距离最近簇的对应SVM回归模型进行预测。实验验证了文中算法的可行性和有效性。
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关键词
支持向量机
K-MEANS聚类
并行计算
顺次最小优化算法
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职称材料
题名
改进的并行SVM回归算法
被引量：
2
1
作者
厍向阳
崔文强
机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2017年第2期299-304,共6页
基金
陕西省教育厅专项科研计划项目(12JK0787)
文摘
针对目前SVM回归算法在大样本情况下,学习效率低、精度不高的问题,提出了基于Kmeans聚类的并行SVM回归算法。在Hadoop框架中,先对训练样本行进并行聚类,然后针对聚类后的不同簇,构造相应的SVM回归模型,使用顺次最小优化算法求解各模型参数。预测时,选择与待预测样本距离最近簇的对应SVM回归模型进行预测。实验验证了文中算法的可行性和有效性。
关键词
支持向量机
K-MEANS聚类
并行计算
顺次最小优化算法
Keywords
support vector machine
K-means clustering
parallel computing
sequential minimal optimization algorithm
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的并行SVM回归算法
厍向阳
崔文强
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2017
2
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