基于支持向量机的改进高斯核函数聚类算法研究
기우지지향량궤적개진고사핵함수취류산법연구
Clustering Algorithm of Improved Gauss Kernel Function Based on SVM
  • 万方数据
    现代电子技术 현대전자기술
    MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
    2011年 13期 67-70,73 ,共5页

    阎晓娜%赵犁丰

    염효나%조리봉

    改进的高斯核%聚类%SVC%高斯核 改進的高斯覈%聚類%SVC%高斯覈
    개진적고사핵%취류%SVC%고사핵
    针对基于支持向量机的聚类算法中,由于高斯核在无限远处的衰减几乎为零,从而影响聚类效果的问题,采用了改进的高斯核函数.该方法使在高维特征空间中,核函数不仅满足在测试点附近有较快的衰减速度,而且在无限远处仍能保持适度的衰减,从而提高聚类效果.实验表明,改进的高斯核比高斯核聚类错误率更低.
    침대기우지지향량궤적취류산법중,유우고사핵재무한원처적쇠감궤호위령,종이영향취류효과적문제,채용료개진적고사핵함수.해방법사재고유특정공간중,핵함수불부만족재측시점부근유교쾌적쇠감속도,이차재무한원처잉능보지괄도적쇠감,종이제고취류효과.실험표명,개진적고사핵비고사핵취류착오솔경저.
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