模糊聚类光滑支持向量机

发布时间：2018-10-05 17:46

【摘要】：为了提高光滑支持向量机的分类速度和精度,构造一种模糊聚类光滑支持向量机(FCSSVM).运用模糊聚类将训练数据分解为若干子簇,通过引入熵函数近似松弛向量的加函数,并利用最优解处权重向量的表达式导出精确光滑模型;定义测试样本的最近邻子空间,以选择性集成策略组合若干近邻子空间中的分类决策函数.数值实验表明,FCSSVM的分类精度高,迭代次数少,鲁棒性好,分类时间短.
[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.
【作者单位】： 西安电子科技大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61373174,61562001) 陕西省教育厅专项科研计划项目(15JK1587)
【分类号】：TP18

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本文编号：2254282