【摘要】：為了提高光滑支持向量機(jī)的分類(lèi)速度和精度,構(gòu)造一種模糊聚類(lèi)光滑支持向量機(jī)(FCSSVM).運(yùn)用模糊聚類(lèi)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分解為若干子簇,通過(guò)引入熵函數(shù)近似松弛向量的加函數(shù),并利用最優(yōu)解處權(quán)重向量的表達(dá)式導(dǎo)出精確光滑模型;定義測(cè)試樣本的最近鄰子空間,以選擇性集成策略組合若干近鄰子空間中的分類(lèi)決策函數(shù).數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,FCSSVM的分類(lèi)精度高,迭代次數(shù)少,魯棒性好,分類(lèi)時(shí)間短.
[Abstract]:In order to improve the classification speed and accuracy of smooth support vector machine, a fuzzy clustering smooth support vector machine (FCSSVM).) is constructed. The training data is decomposed into several subclusters by fuzzy clustering. By introducing entropy function to approximate the addition function of relaxation vector and using the expression of the weight vector at the optimal solution, the exact smooth model is derived, and the nearest neighbor subspace of the test sample is defined. The classification decision functions in some nearest neighbor subspaces are combined by selective integration strategy. Numerical experiments show that FCSSVM has high classification accuracy, less iterations, good robustness and short classification time.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61373174,61562001) 陜西省教育廳專(zhuān)項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目(15JK1587)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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