【摘 要】
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将多粒度理论融合到支持向量机理论中,提出了一种基于多粒度数据压缩的支持向量机分类算法(MG-SVM)。首先,利用多粒度理论对数据进行粒化与压缩；然后,对压缩后的数据利用
【机 构】
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渤海大学数理学院 锦州 121000
【出 处】
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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第
七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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将多粒度理论融合到支持向量机理论中,提出了一种基于多粒度数据压缩的支持向量机分类算法(MG-SVM)。首先,利用多粒度理论对数据进行粒化与压缩；然后,对压缩后的数据利用支持向量机寻找最优超平面进行分类,并利用UCI中一些标准数据进行数据压缩与分类试验。与传统的支持向量机分类方法相比,MG-SVM算法在保持或提高经典支持向量机的分类和泛化能力的同时,有效地降低了时间复杂度。
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