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一种基于凸壳算法的SVM集成方法
凸壳算法 支持向量机 集成
2009/7/30
为提高支持向量机(SVM)集成的训练速度,提出一种基于凸壳算法的SVM集成方法,得到训练集各类数据的壳向量,将其作为基分类器的训练集,并采用Bagging策略集成各个SVM。在训练过程中,通过抛弃性能较差的基分类器,进一步提高集成分类精度。将该方法用于3组数据,实验结果表明,SVM集成的训练和分类速度平均分别提高了266%和25%。
半监督SVM的工作集样本预选取方法
半监督SVM 遗传FCM 样本预选取
2009/7/24
针对传统的半监督SVM训练方法把大量时间花费在非支持向量优化上的问题,提出了在凹半监督支持向量机方法中采用遗传FCM(Genetic Fuzzy C Mean,遗传模糊C均值)进行工作集样本预选取的方法。半监督SVM优化学习过程中,在原来训练集上(标签数据)加入了工作集(无标签数据),从而构成了新的训练集。该方法首先利用遗传FCM算法将未知数据划分成某个数量的子集,然后用凹半监督SVM对新数据进行...