【摘要】：為了提高光滑支持向量機的分類速度和精度,構造一種模糊聚類光滑支持向量機(FCSSVM).運用模糊聚類將訓練數據分解為若干子簇,通過引入熵函數近似松弛向量的加函數,并利用最優(yōu)解處權重向量的表達式導出精確光滑模型;定義測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決策函數.數值實驗表明,FCSSVM的分類精度高,迭代次數少,魯棒性好,分類時間短.
[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】： 西安電子科技大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61373174,61562001) 陜西省教育廳專項科研計劃項目(15JK1587)
【分類號】：TP18

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