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提出一种新的数据分类方法,K-均值聚类分组支持向量机(CG-SVM)方法,在不删减任何样本信息的情况下,该方法使用轮廓系数作为类分离度量参数对数据的正、负类样本进行聚类、分组,对小组进行交叉结合训练,得到不同的SVM分类器,根据测试样本到聚类中心欧氏距离的加权来选择合适的SVM分类器进行类别判断,该方法实现了一个二分类问题转化为多个细分的二分类过程,效果由差变好.对所提方法分别进行了仿真数据和实际数据分类实验.实验结果表明,与传统的SVM方法相比,该算法可以有效地提高分类的准确率. 相似文献
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基于聚类和SVM的数据分类方法与实验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种新的数据分类方法,K-均值聚类分组支持向量机(CG-SVM)方法,在不删减任何样本信息的情况下,该方法使用轮廓系数作为类分离度量参数对数据的正、负类样本进行聚类、分组,对小组进行交叉结合训练,得到不同的SVM分类器,根据测试样本到聚类中心欧氏距离的加权来选择合适的SVM分类器进行类别判断,该方法实现了一个二分类问题转化为多个细分的二分类过程,效果由差变好.对所提方法分别进行了仿真数据和实际数据分类实验.实验结果表明,与传统的SVM方法相比,该算法可以有效地提高分类的准确率. 相似文献
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