【摘 要】
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针对支持向量机(Support Vector Machine,SCM)对(超)大规模数据集的训练代价太高的问题,本文提出了一种基于粒度的SVM学习策略：通过对数据集构建数据粒的层次结构,在不同粒层
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原030006
【出 处】
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第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC'2008
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针对支持向量机(Support Vector Machine,SCM)对(超)大规模数据集的训练代价太高的问题,本文提出了一种基于粒度的SVM学习策略：通过对数据集构建数据粒的层次结构,在不同粒层次下对数据进行约减,最后在这些约减的数据集上进行训练得到最终的分类器.在UCI标准数据集上的试验结果表明该算法可以有效地对数据进行约减,大大提高分类速度,同时可以达到良好的分类效果.
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