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支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,本文提出了将支持向量机分类器进行集成的分类思想.首先,在原始样本的基础上形成子支持向量机,得到待检样本的子预测;进而对子预测进行适当的组合,以确定样本最终的类别预报.模拟实验结果表明,该方法具有明显优于单一支持向量机的更高的分类准确率.
基于支持向量机集成的分类
【摘 要】
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支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,本文提出了将支持向量机分类器进行集成的分类思想.首先,在原始样本的基础上形成子支持向量机,得到待检样本的子预测;进
【机 构】
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西安交通大学理学院,西安交通大学理学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年13期
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