【摘 要】
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针对传统支持向量机算法时空复杂度较高的不足，本文提出了一种基于交叉验证KNN的支持向量预选取算法。该算法首先对原始样本求k个的邻近样本，然后计算邻近样本中异类样本的比例
【机 构】
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东莞理工学院计算机学院,仲恺农业工程学院计算机科学与工程学院
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针对传统支持向量机算法时空复杂度较高的不足，本文提出了一种基于交叉验证KNN的支持向量预选取算法。该算法首先对原始样本求k个的邻近样本，然后计算邻近样本中异类样本的比例p1，最后选取满足p1大于阈值p的原始样本作为支持向量。本文通过交叉验证方法确定k与p的最合适的数值。在UCI标准数据集和说话人识别数据集上的仿真实验显示本文算法可有效的降低支持向量机分类器的运行时间，同时又具有较好的分类性能。
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