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基于模糊C均值聚类的支持向量机
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摘要
基于统计学理论的支持向量机是一种新的很有效的模式识别方法,但对于支持向量的选择还有困难,对此本文利用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类,对训练样本进行预处理,大大减少了训练样本的数量,提高了支持向量机的训练速度。仿真实验的结果证实了该方法的可行性和有效性。
作者
潘庆丰
机构地区
福州大学数学与计算机学院
出处
《福建电脑》
2006年第1期81-82,共2页
Journal of Fujian Computer
关键词
模糊C均值聚类
支持向量机
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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