北京交通大学学报（自然科学版）
北京交通大學學報（自然科學版）
북경교통대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY
2008年
2期
10-13
,共4页
协同聚类%多核学习%核函数%支持向量机
協同聚類%多覈學習%覈函數%支持嚮量機
협동취류%다핵학습%핵함수%지지향량궤
针对实际应用中经常出现的异类数据源,采用多核学习的支持向量机受到关注.然而随着核函数数量的增多,计算量也随之大大增加.为了解决这一问题,该提出了一种利用协同聚类对多核支持向量机的训练数据进行简化的方法,可以减少支持向量机的数目,从而减少计算量.实验结果显示,提出的方法可以提高多核支持向量机的效率,同时还不会影响分类精度.
針對實際應用中經常齣現的異類數據源,採用多覈學習的支持嚮量機受到關註.然而隨著覈函數數量的增多,計算量也隨之大大增加.為瞭解決這一問題,該提齣瞭一種利用協同聚類對多覈支持嚮量機的訓練數據進行簡化的方法,可以減少支持嚮量機的數目,從而減少計算量.實驗結果顯示,提齣的方法可以提高多覈支持嚮量機的效率,同時還不會影響分類精度.
침대실제응용중경상출현적이류수거원,채용다핵학습적지지향량궤수도관주.연이수착핵함수수량적증다,계산량야수지대대증가.위료해결저일문제,해제출료일충이용협동취류대다핵지지향량궤적훈련수거진행간화적방법,가이감소지지향량궤적수목,종이감소계산량.실험결과현시,제출적방법가이제고다핵지지향량궤적효솔,동시환불회영향분류정도.
