【摘 要】
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在数据分类领域中,应用基于支持向量机的方法可以取得较为理想的分类结果.然而由于参数值选取的不同,其分类结果往往会体现出差异.本文在进行地球化学水系沉积物采样数据的分
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在数据分类领域中,应用基于支持向量机的方法可以取得较为理想的分类结果.然而由于参数值选取的不同,其分类结果往往会体现出差异.本文在进行地球化学水系沉积物采样数据的分类中,在应用支持向量机算法的基础上,结合了蚁群算法的原理,提出了蚁群支持向量机分类法,使得数据分类精度及收敛速度都获得了较大的提高,实现了有矿点与无矿点标签的分类标记,通过与研究区的实际矿点进行比对,取得了较高的分类正确率.
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