| 一种提高分类精度的支持向量机NDR-SVM |
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| 引用本文： | 梁锦锦,刘三阳.一种提高分类精度的支持向量机NDR-SVM[J].中国药品标准,2008(5):167-168. |
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| 作者姓名： | 梁锦锦 刘三阳 |
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| 作者单位： | 梁锦锦（西安电子科技大学数学科学系,西安,710071）;刘三阳（西安电子科技大学数学科学系,西安,710071） |
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| 摘 要： | 提出基于近邻域比率的支持向量机NDR-SVM.该算法对每个训练样本构造一个近邻域,在此邻域中计算与中心同类的样本占邻域中总样本的比率;根据比率与剔除闲值的大小关系决定邻域中心的取舍,并将所保留的样本带入SVM分类.通过修剪训练集,该算法减弱了噪声对SVM泛化能力的影响.实验结果表明,与已有算法相比,NDR-SVM具有更高的分类精度,大大提高了训练速度.
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| 关 键 词： | 支持向量机 近邻域比率 噪声 修剪 |
New Algorithm NDR-SVM to Improve Accuracy |
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| Authors: | LIANG Jin-in LIU San-yang |
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| Abstract: | |
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