| 核PCA支持向量机算法研究 |
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| 引用本文： | 张国云,彭仕玉.核PCA支持向量机算法研究[J].湖南理工学院学报,2006,19(4):23-26. |
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| 作者姓名： | 张国云 彭仕玉 |
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| 作者单位： | 湖南理工学院物理与电子信息系 湖南岳阳414000 |
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| 基金项目： | 湖南省教育厅优秀青年科研项目(05B052) |
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| 摘 要： | 在核函数基础上,提出了一种融合支持向量机和核主元分析的核PCA支持向量机综合集成分类方法,给出了算法实现步骤。仿真实验表明了该算法具有很好的分类性能,特别适合于消除噪声情形的模式识别问题。
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| 关 键 词： | 核函数 核主元分析 支持向量机 分类 |
| 文章编号： | 1672-5298（2006）04-023-04 |
| 收稿时间： | 2006-05-25 |
| 修稿时间： | 2006年5月25日 |
Research on kernel PCA support vector machine algorithm |
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| ZHANG Guo-yun,PENG Shi-yu.Research on kernel PCA support vector machine algorithm[J].Journal of Hunan Institute of Science and Technology,2006,19(4):23-26. |
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| Authors: | ZHANG Guo-yun PENG Shi-yu |
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| Abstract: | Based on the kernel function, a kind of kernel PCA SVM integrated classifying method through combing the support vector machine with kernel principle component analysis is proposed, and the algorithm realizing steps are presented. The simulation experiment results show that the proposed approach has excellent classification performance. It is suitable for the pattern recognition problems requiring noise elimination. |
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| Keywords: | kernel function kernel PCA support vector machine classification |
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