| 一种改进的基于密度聚类的支持向量机 |
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| 引用本文： | 赵飞军,贺兴时,王娟. 一种改进的基于密度聚类的支持向量机[J]. 佳木斯大学学报, 2010, 28(4): 587-589,592 |
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| 作者姓名： | 赵飞军 贺兴时 王娟 |
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| 作者单位： | 西安工程大学,理学院,陕西,西安,710048;西安工程大学,理学院,陕西,西安,710048;西安工程大学,理学院,陕西,西安,710048 |
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| 摘 要： | 运用OPTICS算法能发现任意形状的聚类,且对输入参数不敏感的优势,提出一种基于OPTICS密度聚类的支持向量机算法,通过对原始数据进行预处理,利用可达图得到约简样本代替原始训练样本用支持向量机进行训练,降低了SVM训练所需的时间及空间复杂度.实验表明,该方法在保持分类精度的同时,大大缩短了训练时间,提高了分类效率.
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| 关 键 词： | 支持向量机 密度聚类 OPTICS 可达距离 |
Improved Support Vector Machine Based on Density Clustering |
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| ZHAO Fei-jun,HE Xing-shi,WANG Juan. Improved Support Vector Machine Based on Density Clustering[J]. Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition), 2010, 28(4): 587-589,592 |
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| Authors: | ZHAO Fei-jun HE Xing-shi WANG Juan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | OPTICS |
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