基于新的决策规则的球形支持向量机分类算法

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：knightxmu

【摘要】

：

球形支持向量机是一种学习算法,它通过在高维特征空间中,对每一个模式类别构造一个覆盖其所有训练样本的具有最小体积的超球体,来实现对训练样本空间的划分.在此基础上,提出

【作者】

：

GU Lei 吴慧中 XIAO Liang

【机构】

：

南京理工大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

系统仿真学报

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

模式分类球形支持向量机决策规则核方法

【基金项目】

：

国家自然科学基金;江苏省自然科学基金

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球形支持向量机是一种学习算法,它通过在高维特征空间中,对每一个模式类别构造一个覆盖其所有训练样本的具有最小体积的超球体,来实现对训练样本空间的划分.在此基础上,提出了一种基于新的决策规则的球形支持向量机算法,并在七个UCI数据集上进行了实验,实验结果表明提出的算法可以取得比标准的支持向量机算法更好的分类效果.

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