基于聚类粒度的模糊支持向量机

• 作者: 刘玉树 祁立
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 粒度 模糊支持向量机
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 411-414
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 4329字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.087

摘要

为了提高模糊支持向量机在大规模数据集上的训练效率,提出了一种基于聚类粒度的模糊支持向量机算法.首先在每类训练样本上执行无监督聚类算法,产生聚类颗粒.在综合考虑了聚类中心、半径和聚类中的样本数目等聚类信息基础上,找到每个聚类内部的边缘点和交叉点集合,去除对分类贡献很小的聚类内部点,最终形成了新的用于模糊支持向量机训练的样本集合.随后的试验结果表明,由聚类颗粒生成的约简样本集合,很好的表示了原有样本的分布,不仅提高了训练效率,同时保持了较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玉树	北京理工大学计算机科学技术学院	150	2634	25.0	46.0
2	祁立	北京理工大学计算机科学技术学院	3	27	3.0	3.0