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1.
一种新型的自适应多核学习算法
聂逯松
常方圆
常学智
刘畅
金有为
刘国晟
付加胜
韩霄松
《吉林大学学报(理学版)》
2021,59(5):1212-1218
针对样本基数较大、 维数较高、 特征较复杂的数据集训练问题, 将支持向量机与蚁群优化算法相融合, 提出一种自适应多核学习算法. 利用吸引子传播聚类算法自适应地发现相似特征, 并据此利用蚁群算法自适应地选择核函数参数, 从而快速选择最优核函数. 通过UCI数据集的5组数据实验表明, 该算法相比于传统的支持向量机分类准确率和F
1
值更高, 验证了该算法的有效性和可行性.
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