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大规模数据分类的支持向量预处理方法 被引量：2

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摘要 对支持向量分类机中大规模数据集训练速度慢的瓶颈提出一种预处理方法,通过设置邻域特征值,比较样本点特征信息,建立样本集删除矩阵,剔除重复反映分类特性的样本点,达到在保持分类精确度的同时提高数据集训练速度,减少训练时间的目的。通过对随机数据和UCI标准数据库的数值实验验证了算法有效性,且相应调整计算阈值时可以达到提高分类精度的效果。
作者 徐健 陈光喜
机构地区 桂林电子科技大学数学与计算科学学院 安徽财经大学统计与应用数学学院
出处 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第B12期257-259,共3页 journal of Computer Applications
基金 国家自然科学基金(10501009 10661005) 广西区教育厅基金
关键词 支持向量机 预处理方法 大规模数据集 运算速度
分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献9

二级参考文献80

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引证文献2

二级引证文献13

计算机应用
2007年 第B12期

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