首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于AP算法支持向量机的设计与应用
引用本文:钟毅,刘桂霞,郑明,沈威,赖丽娜,周春光. 基于AP算法支持向量机的设计与应用[J]. 吉林大学学报(理学版), 2011, 49(5): 906-910
作者姓名:钟毅  刘桂霞  郑明  沈威  赖丽娜  周春光
作者单位:吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012
基金项目:国家自然科学基金(批准号:60973092;60873146;60903097); 国家高技术研究发展计划863项目基金(批准号:2009AA02Z307); 吉林大学研究生创新项目(批准号:20111062)
摘    要:设计一种基于AP聚类算法和SVM分类器相融合的新的混合分类器, 使用AP聚类算法优化数据集, 得到了高质量、 小样本的SVM分类器训练集. 实验结果表明: 与传统的SVM分类器相比, 混合分类器具有更高的分类精度; 在心脏病预测上, 该分类器的效果较好.

关 键 词:支持向量机; AP聚类算法; 混合分类器; 心脏病预测  
收稿时间:2010-12-21

Design and Application of Support Vector Machine Based on AP Algorithm
ZHONG Yi,LIU Gui-xia,ZHENG Ming,SHEN Wei,LAI Li-na,ZHOU Chun-guang. Design and Application of Support Vector Machine Based on AP Algorithm[J]. Journal of Jilin University: Sci Ed, 2011, 49(5): 906-910
Authors:ZHONG Yi  LIU Gui-xia  ZHENG Ming  SHEN Wei  LAI Li-na  ZHOU Chun-guang
Affiliation:College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
Abstract:The authors proposed a new mixed classifier which is based on affinity propagation(AP) clustering algorithm and support vector machine(SVM).Using affinity propagation clustering algorithm which optimizes data set,we will get the high-quality,small sample training data for SVM classifier,which resolves the problem of support vector machine classification inaccuracy.Experimental results show that the mixed model obtains higher classification accuracy and is better than traditional support vector machine.Espec...
Keywords:support vector machine  affinity propagation clustering algorithm  mixed classifier  prediction of heart disease  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《吉林大学学报(理学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《吉林大学学报(理学版)》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号