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期刊论文
一种改进的支持向量机BS-SVM
一种改进的支持向量机BS-SVM
来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zmdwfh2008
【摘 要】
:
提出了一种改进的SVM:BS-SVM,它先对训练样本进行分类,根据每个样本到模式类样本均值的距离,将训练样本分为三种:好样本、差样本、边界样本,然后用边界样本训练得到分类器.实验
【作 者】
:
郭亚琴
王正群
【机 构】
:
紫琅职业技术学院,扬州大学信息工程学院
【出 处】
:
微电子学与计算机
【发表日期】
:
2010年6期
【关键词】
:
支持向量机
训练样本
样本分类
边界样本
SVM
training sample
sample classification
boundary sampl
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提出了一种改进的SVM:BS-SVM,它先对训练样本进行分类,根据每个样本到模式类样本均值的距离,将训练样本分为三种:好样本、差样本、边界样本,然后用边界样本训练得到分类器.实验表明,BS-SVM相比SVM在分类正确率、分类速度以及使用的样本规模上都表现出了一定的优越性.
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