论文摘要
针对传统的粒度支持向量机（granular support vector machine, GSVM）将训练样本在原空间粒化后再映射到核空间,导致数据与原空间的分布不一致,从而降低GSVM的泛化能力的问题,本文提出了一种基于模糊核聚类粒化的粒度支持向量机学习算法（fuzzy kernel cluster granular support vector machine, FKC-GSVM）。FKC-GSVM通过利用模糊核聚类直接在核空间对数据进行粒的划分和支持向量粒的选取,在相同的核空间中进行支持向量粒的GSVM训练。在UCI数据集和NDC大数据上的实验表明:与其他几个算法相比,FKC-GSVM在更短的时间内获得了精度更高的解。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄华娟,韦修喜,周永权
关键词: 模糊核聚类,粒化,支持向量机,粒度支持向量机,原空间,核空间,支持向量,聚类
来源: 智能系统学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 自动化技术
单位: 广西民族大学信息科学与工程学院,广西民族大学广西高校复杂系统与智能计算重点实验室
基金: 国家自然科学基金资助项目(61662005),广西自然科学基金项目(2018JJA170121),广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY0195)
分类号: TP181
页码: 1271-1277
总页数: 7
文件大小: 1762K
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标签：模糊核聚类论文; 粒化论文; 支持向量机论文; 粒度支持向量机论文; 原空间论文; 核空间论文; 支持向量论文; 聚类论文;