| 基于数据分割和近邻对的快速SVM分类算法 |
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| 引用本文： | 张永,杨晓伟.基于数据分割和近邻对的快速SVM分类算法[J].科学技术与工程,2007,7(21):5563-5566. |
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| 作者姓名： | 张永 杨晓伟 |
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| 作者单位： | 1. 华南理工大学数学科学学院,广州,510640
2. 华南理工大学数学科学学院,广州,510640;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金（04020079）、吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放课题（93K-17-2006-03）、华南理工大学自然科学基金（B13-E5050190）资助 |
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| 摘 要： | 大样本的学习是支持向量机领域中的一个重要课题。基于数据分割和邻近对策略,提出了一种新的支持向量机分类算法。在新的算法中,首先利用c均-值聚类分别对数据集中的正负类进行聚类,把大数据集分割成互不相交的子集合;然后来自正负类的子集合两两组合形成多个二分类问题,并用SMO算法求解;最后用邻近对策略对未知数据进行识别。为了验证新算法的有效性,把它应用于5个UCI数据集,并和SMO算法做了比较。结果表明:新算法不仅大大地减少了大样本学习的训练时间,而且相应的测试精度几乎没有降低。
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| 关 键 词： | 支持向量机 c-均值聚类 数据分割 邻近对策略 |
| 文章编号： | 1671-1819（2007）21-5563-04I |
| 修稿时间： | 2007-07-10 |
Fast SVM Classification Algorithm Based on Data Partition and Neighborhood Pair |
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| ZHANG Yong,YANG Xiao-wei.Fast SVM Classification Algorithm Based on Data Partition and Neighborhood Pair[J].Science Technology and Engineering,2007,7(21):5563-5566. |
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| Authors: | ZHANG Yong YANG Xiao-wei |
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| Institution: | 1 School of Mathematical Sciences, South China University of Technology , Guangzhou 510640 ,P. R. China;2 Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University , Changchun 130012 ,P. R. China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machine c-means clustering data partition neighborhood pair strategy |
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