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基于分类的模糊支撑向量机 总被引:1,自引:0,他引:1
基于分类的支撑向量机可以通过训练,找到2类训练点的分界面.一般2类点都是确定的,但是,在实际情况中,训练点不可能很确定的属于某一集合(具有模糊性),使得每个训练点包含的信息量也不同,传统的支撑向量机算法无法处理这类问题.给每个训练点定义了点模糊度概念,利用点模糊度来度量它包含的分类信息,由此确定点在训练中所占的权重,使包含不同信息量的训练点,在训练中起不同作用,从而得到了一种有效处理包含模糊训练点的算法. 相似文献
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