本文關(guān)鍵詞：基于ABC算法的SVM分類器設(shè)計

  更多相關(guān)文章： 特征選擇 支持向量機(jī) 參數(shù)優(yōu)化 人工蜂群算法

【摘要】：針對特征子集的選擇和分類器參數(shù)極大影響分類特性的問題,為了保證最優(yōu)的分類性能,提出基于ABC(人工蜂群)算法同步優(yōu)化特征和SVM(支持向量機(jī))的參數(shù),以交叉驗證分類率和被選擇的特征個數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。仿真結(jié)果表明,該算法具有可行性,在具有比較少特征的情況下,能夠得到更好的分類效果。
【作者單位】： 中原工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 特征選擇 支持向量機(jī) 參數(shù)優(yōu)化 人工蜂群算法
【分類號】：TP18;TP311.13
【正文快照】： 0引言近年來,快速發(fā)展的通信技術(shù)、信息技術(shù)和計算機(jī)技術(shù),使社會上產(chǎn)生了許多數(shù)據(jù),如文本、視頻、音頻、圖像等。如何從這些數(shù)據(jù)中尋找有價值的信息成為研究者研究的重要課題,在這種背景下出現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的基本理念是:從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘出潛在的、有價值的

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1017373