河南科技大学学报（自然科学版）
河南科技大學學報（自然科學版）
하남과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HENAN UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2008年
3期
84-87
,共4页
数据分类%支持向量机%PSVM%LSVM%NLSVM
數據分類%支持嚮量機%PSVM%LSVM%NLSVM
수거분류%지지향량궤%PSVM%LSVM%NLSVM
支持向量机(SVM)是数据分类的强大工具,本文对三个分类算法进行了比较.这三个算法是最近SVM(PSVM),Lagrangian SVM(LSVM)和有限牛顿LSVM(NLSVM),比较了三个算法给出线性分类器的过程以及算法的速度和精度,提供了用SVM方法分类问题时的导向.
支持嚮量機(SVM)是數據分類的彊大工具,本文對三箇分類算法進行瞭比較.這三箇算法是最近SVM(PSVM),Lagrangian SVM(LSVM)和有限牛頓LSVM(NLSVM),比較瞭三箇算法給齣線性分類器的過程以及算法的速度和精度,提供瞭用SVM方法分類問題時的導嚮.
지지향량궤(SVM)시수거분류적강대공구,본문대삼개분류산법진행료비교.저삼개산법시최근SVM(PSVM),Lagrangian SVM(LSVM)화유한우돈LSVM(NLSVM),비교료삼개산법급출선성분류기적과정이급산법적속도화정도,제공료용SVM방법분류문제시적도향.
