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《2007中国控制与决策学术年会论文集》2007年
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基于有效集法的改进支持向量机算法

王晶  薛毅  
【摘要】:支持向量机是一种新的数据挖掘方法,目前已广泛应用于模式识别、回归分析等各个领域,但其性能在很大程度上依赖于参数的选取.基于此分析了误差惩罚因子 C 的作用,提出一种对正类和负类加以不同惩罚的改进的支持向量机算法,并给出一种基于有效集法的求解改进 SVM 的算法.数值实验表明,该方法对于数量不均衡和分布不同的训练数据样本在时间空间以及训练测试精度上均有较好的效果.
【作者单位】:北京工业大学 应用数理学院 北京工业大学 应用数理学院
【分类号】:TP311.13
【正文快照】:
1引言 支持向量机(S vM)的研究最初是vaPnik等〔‘〕 于1995年针对模式识别中的二类线性可分题提出 的,目前已广泛应用于模式识别、回归分析等各个领 域.本文在此基础上提出一种对正类和负类加以不 同惩罚的改进的支持向量机算法,并给出一种基于 有效集法的求解改进SVM的算

【参考文献】
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【共引文献】
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