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针对支持向量机在特征选择方面具有自动选择的功能，提出了一种改进的最少核分类器。在样本测试中使用更少的特征维数，减少识别过程计算量。数值试验表明，改进过的分类器能有效压缩无用的特征属性，具有较强的泛化能力。
基于特征选择的最少核分类器研究
【摘 要】
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针对支持向量机在特征选择方面具有自动选择的功能，提出了一种改进的最少核分类器。在样本测试中使用更少的特征维数，减少识别过程计算量。数值试验表明，改进过的分类器能有效压
【机 构】
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山东科技大学信息工程系教科部
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年16期
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