基于支持向量机的模糊回归估计

• 作者: 孙优贤 孙宗海 杨旭华
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊 支持向量机 聚类 回归估计
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 810-813
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2005.06.011

摘要

针对给定的大规模数据集的回归估计问题,提出基于支持向量机(SVM)的模糊回归估计方法.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合,每个群体采用单一的回归模型进行描述,使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.在此基础上把支持向量机与模糊C聚类结合起来得到基于支持向量机的模糊回归模型,并给出了实现该模型回归估计的算法.该方法对大规模的数据样本进行模糊C聚类,并回归估计各聚类的数据样本.数值仿真结果表明,该方法在聚类数据样本的同时能实现多个模型的回归估计,而且模糊隶属度的初始化影响要小于其他的模糊回归估计方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙宗海		1	14	1.0	1.0
2	杨旭华		1	14	1.0	1.0
3	孙优贤		4	103	4.0	4.0