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确定高斯核参数的聚类方法
被引量:
3
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作者
刘琼荪
范瑞雅
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第3期38-40,60,共4页
高斯核参数σ的选择,直接影响着高斯核支持向量机的分类性能。将聚类方法与最小距离分类法进行融合,构造了能有效确定高斯核参数σ的优化算法。采用高斯核支持向量机方法对测试集进行分类,以分类正确率来评判选取核参数σ的效果。实验表...
高斯核参数σ的选择,直接影响着高斯核支持向量机的分类性能。将聚类方法与最小距离分类法进行融合,构造了能有效确定高斯核参数σ的优化算法。采用高斯核支持向量机方法对测试集进行分类,以分类正确率来评判选取核参数σ的效果。实验表明,该方法适宜于较广泛的数据类型,具有良好的推广能力,并能有效提高分类效果。
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关键词
高斯核参数
聚类
最小距离
支持向量机
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职称材料
题名
确定高斯核参数的聚类方法
被引量:
3
1
作者
刘琼荪
范瑞雅
机构
重庆大学数理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第3期38-40,60,共4页
文摘
高斯核参数σ的选择,直接影响着高斯核支持向量机的分类性能。将聚类方法与最小距离分类法进行融合,构造了能有效确定高斯核参数σ的优化算法。采用高斯核支持向量机方法对测试集进行分类,以分类正确率来评判选取核参数σ的效果。实验表明,该方法适宜于较广泛的数据类型,具有良好的推广能力,并能有效提高分类效果。
关键词
高斯核参数
聚类
最小距离
支持向量机
Keywords
gaussian kernel parameter clustering minimum distance support vector machine(svm)
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
确定高斯核参数的聚类方法
刘琼荪
范瑞雅
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
3
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职称材料
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