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動(dòng)態(tài)粒度SVM學(xué)習(xí)算法

模式識(shí)別與人工智能 頁(yè)數(shù)： 6 2014-04-15
摘要： 粒度支持向量機(jī)(GSVM)在處理分布均勻的數(shù)據(jù)集時(shí)較有效,但現(xiàn)實(shí)生活中數(shù)據(jù)集的分布往往是不可預(yù)測(cè)的,且分布不均勻.文中提出一種動(dòng)態(tài)粒度支持向量機(jī)(DGSVM)學(xué)習(xí)算法,根據(jù)粒的不同分布自動(dòng)粒劃分,使SVM可在不同層次的粒上訓(xùn)練.標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,與GSVM相比,DGSVM具有更好的分類性能. （共6頁(yè)）

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