|
|||||
|
|
| 基于AP算法支持向量机的设计与应用 | |
| 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 |
| 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 | |