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一种新型的自适应多核学习算法
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作者 聂逯松 常方圆 +5 位作者 常学智 刘畅 金有为 刘国晟 付加胜 韩霄松 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第5期1212-1218,共7页
针对样本基数较大、维数较高、特征较复杂的数据集训练问题,将支持向量机与蚁群优化算法相融合,提出一种自适应多核学习算法.利用吸引子传播聚类算法自适应地发现相似特征,并据此利用蚁群算法自适应地选择核函数参数,从而快速选择最优... 针对样本基数较大、维数较高、特征较复杂的数据集训练问题,将支持向量机与蚁群优化算法相融合,提出一种自适应多核学习算法.利用吸引子传播聚类算法自适应地发现相似特征,并据此利用蚁群算法自适应地选择核函数参数,从而快速选择最优核函数.通过UCI数据集的5组数据实验表明,该算法相比于传统的支持向量机分类准确率和F 1值更高,验证了该算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 多核学习 支持向量机 蚁群算法 聚类算法
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