【摘 要】
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为了提高支持向量机在大规模数据集处理时的精度,提出了基于核空间和样本中心角度的支持向量机算法。在核特征空间下,求得原训练集的两类中心点和两个中心点的超法平面,并获
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为了提高支持向量机在大规模数据集处理时的精度,提出了基于核空间和样本中心角度的支持向量机算法。在核特征空间下,求得原训练集的两类中心点和两个中心点的超法平面,并获取原训练集样本到超法平面距离和到两中心点中点的比值,用比值最小的n个样本点替代训练集。给出的数学模型显示,该算法不需要计算核空间,比现有的同类缩减策略保留了更多的支持向量数目。结合实例对算法进行了仿真实验,实验结果表明,与同类算法相比,该算法在基本没有降低训练速度的情况下获得了更准确的训练精度。
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