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用核K-means聚类减样法优化半定规划支持向量机
被引量:
1
1
作者
何慧
胡小红
+1 位作者
覃华
张敏
《江西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013年第6期574-578,共5页
提出了使用核空间K-means聚类算法从训练集中抽取特征边界支持向量集,在边界集上构造支持向量机的半定规划问题,由于边界集的规模比原始训练集要小,降低了半定规划支持向量机的规模,达到优化向量机的目的.在UCI数据集上的实验结果表明:...
提出了使用核空间K-means聚类算法从训练集中抽取特征边界支持向量集,在边界集上构造支持向量机的半定规划问题,由于边界集的规模比原始训练集要小,降低了半定规划支持向量机的规模,达到优化向量机的目的.在UCI数据集上的实验结果表明:所提优化方法在求解多核半定规划向量机时,比原始方法获得几倍以上的速度提升,分类精度基本不变.
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关键词
支持向量机
半定规划
核K—means聚类
减样
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职称材料
题名
用核K-means聚类减样法优化半定规划支持向量机
被引量:
1
1
作者
何慧
胡小红
覃华
张敏
机构
江西师范大学商学院电子商务系
抚州市党校
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《江西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013年第6期574-578,共5页
基金
国家自然科学基金(61063032)
教育部人文社会科学研究规划基金(1YJAZH080)资助项目
文摘
提出了使用核空间K-means聚类算法从训练集中抽取特征边界支持向量集,在边界集上构造支持向量机的半定规划问题,由于边界集的规模比原始训练集要小,降低了半定规划支持向量机的规模,达到优化向量机的目的.在UCI数据集上的实验结果表明:所提优化方法在求解多核半定规划向量机时,比原始方法获得几倍以上的速度提升,分类精度基本不变.
关键词
支持向量机
半定规划
核K—means聚类
减样
Keywords
SVM
semidefinite programming
Kernel K-means clustering
reducing
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用核K-means聚类减样法优化半定规划支持向量机
何慧
胡小红
覃华
张敏
《江西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2013
1
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