資料介紹
支持向量機(jī)在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問題中具有許多特有的優(yōu)勢,但支持向量的選擇過程復(fù)雜。該文利用聚類技術(shù)的特殊性能,提出基于搜索機(jī)制的密度聚類算法,該算法通過一種簡單的搜索策略可將密度高于一定限度的對象聚為一類。將該算法用于支持向量的預(yù)選取,可減少訓(xùn)練樣本數(shù)目,提高支持向量機(jī)的訓(xùn)練速度。從仿真實(shí)驗(yàn)可以看出,通過基于搜索機(jī)制密度聚類的支持向量預(yù)選取,訓(xùn)練樣本數(shù)目可減少2/3以上,線性可分的數(shù)據(jù)訓(xùn)練速度可加快12倍左右,非線性可分的數(shù)據(jù)訓(xùn)練速度可加快5倍左右。
關(guān)鍵詞:搜索機(jī)制;支持向量機(jī);預(yù)選取
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