【摘 要】
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针对支持向量机在对样本进行分类时,决策超平面附近的点较易错分的问题,首先将反K近邻法引入分类问题,提出了反K近邻分类算法;然后,将支持向量机（SVM）与反K近邻分类算法（RKNN）相
【机 构】
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中国农业大学理学院,郑州大学数学系
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针对支持向量机在对样本进行分类时,决策超平面附近的点较易错分的问题,首先将反K近邻法引入分类问题,提出了反K近邻分类算法;然后,将支持向量机（SVM）与反K近邻分类算法（RKNN）相结合,提出了基于支持向量机与反K近邻的分类算法（SVM-RKNN）;最后,为了避免单一分类器可能存在的片面性问题,提出了基于SVM-RKNN的多特征融合分类方法。实验结果表明：SVM-RKNN分类算法的分类准确率比SVM方法平均提高了2.13%,而基于SVM-RKNN的多特征融合分类算法的分类准确率分别比SVM和SVM-RKN
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