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支持向量机针对大规模数据集学习问题的处理需要耗费很长的时间，提出一种数据预处理的方法对学习样本进行聚类，以此为基础得到一种模糊支持向量机。计算机仿真结果表明提出的SVM算法与传统的SVM训练算法相比，在不降低分类精度的情况下，大大缩短了支持向量机的学习训练时间．
基于模糊C-均值聚类的支持向量机
【摘 要】
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支持向量机针对大规模数据集学习问题的处理需要耗费很长的时间，提出一种数据预处理的方法对学习样本进行聚类，以此为基础得到一种模糊支持向量机。计算机仿真结果表明提出的SV
【机 构】
：
湖南大学电气与信息工程学院
【出 处】
：
工业控制计算机
【发表日期】
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2006年11期
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