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提出一种用于支持向量机训练样本集的缩减策略。该策略运用Fisher鉴别分析方法快速地提取潜在的支持向量,并构成用于SVM的新的训练样本集。仿真实验表明,该算法能在保证不降低分类精度的前提下,对较大规模的样本进行有效的缩减,提高运算效率。
基于Fisher鉴别分析的支持向量机训练样本缩减策略
【摘 要】
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提出一种用于支持向量机训练样本集的缩减策略。该策略运用Fisher鉴别分析方法快速地提取潜在的支持向量,并构成用于SVM的新的训练样本集。仿真实验表明,该算法能在保证不降
【机 构】
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重庆大学数学与统计学院
【出 处】
：
计算机工程与应用
【发表日期】
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2012年3期
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