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摘要:
该文提出了一种新的聚类算法以实现训练数据的等分割并将其应用于最小最大模块化支持向量机(M3-SVM).仿真实验表明:当训练数据不是同分布时,与随机分割方法相比,该文提出的聚类算法不但能提高M3-SVM的一般化能力,缩短训练时间,还能减少支持向量.
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文献信息
篇名 最小最大模块化支持向量机改进研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 等分聚类 支持向量机 最小最大模块化支持向量机
年,卷(期) 2005,(19) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 185-188,198
页数 5页 分类号 TP311.13
字数 4416字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.19.054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 文益民 上海交通大学计算机科学与工程系 36 404 8.0 19.0
3 吕宝粮 上海交通大学计算机科学与工程系 10 329 6.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
等分聚类
支持向量机
最小最大模块化支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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