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支持向量机的聚类补偿研究
引用本文:吕刚,吴朝晖,杨莹春.支持向量机的聚类补偿研究[J].广西师范大学学报(自然科学版),2003(1).
作者姓名:吕刚  吴朝晖  杨莹春
作者单位:浙江大学计算机系统工程研究所浙大中正嵌入式与生物认证技术联合实验室,浙江大学计算机系统工程研究所浙大中正嵌入式与生物认证技术联合实验室,浙江大学计算机系统工程研究所浙大中正嵌入式与生物认证技术联合实验室 浙江杭州310027,浙江杭州310027,浙江杭州310027
摘    要:主要研究支持向量机方法与聚类算法的配合问题.支持向量机的训练代价太大,如果直接把成千上万个特征向量直接用作训练,运算时间难以忍受.采取的策略是用聚类算法获得较少的聚类中心,然后将聚类中心作为支持向量机的训练样本.事实上,这样的组合方式有待改进.每一聚类的样本数有多有少,所以每一个聚类中心所体现出来的权重不一样.反映在支持向量机的算法中,改进思路为:在支持向量机的训练中,除了原有点以外,加入人工样本点,人工样本点的位置就是这些原有点之一,各个位置的数量与聚类大小成比例.

关 键 词:统计学习理论  支持向量机  聚类

THE STUDY OF SUPPORT VECTOR MACHINE'S CLUSTER COMPENSATION
Abstract:
Keywords:statistical learning theory  support vector machines  clustering
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