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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...