期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
一种基于主成分分析的支持向量机集成算法
1
作者
朱孟杰
《消费电子》
2014年第12期121-121,123,共2页
现实生活中普遍存在冗余属性数据集，传统的支持向量机（SVM）集成分类方法需要耗费更多的时间进行运算，而且分类性能不够理想。针对传统支持向量机集成算法的不足，本文提出了一种基于主成分分析的SVM集成算法，该算法首先使用主成分...
现实生活中普遍存在冗余属性数据集，传统的支持向量机（SVM）集成分类方法需要耗费更多的时间进行运算，而且分类性能不够理想。针对传统支持向量机集成算法的不足，本文提出了一种基于主成分分析的SVM集成算法，该算法首先使用主成分分析进行主成分提取，去除冗余属性。然后在精简后的数据集上进行SVM集成学习。在部分UCI标准数据集上的实验说明本文算法可以有效地提高分类算法的性能。
展开更多
关键词
支持向量机
集成分类
主成分分析
冗余属性
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
一种基于主成分分析的支持向量机集成算法
1
作者
朱孟杰
机构
济宁医学院医药信息工程学院
出处
《消费电子》
2014年第12期121-121,123,共2页
文摘
现实生活中普遍存在冗余属性数据集，传统的支持向量机（SVM）集成分类方法需要耗费更多的时间进行运算，而且分类性能不够理想。针对传统支持向量机集成算法的不足，本文提出了一种基于主成分分析的SVM集成算法，该算法首先使用主成分分析进行主成分提取，去除冗余属性。然后在精简后的数据集上进行SVM集成学习。在部分UCI标准数据集上的实验说明本文算法可以有效地提高分类算法的性能。
关键词
支持向量机
集成分类
主成分分析
冗余属性
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于主成分分析的支持向量机集成算法
朱孟杰
《消费电子》
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
