基于k-最近邻的支持向量预选取方法

• 作者: 杨艺 韩崇昭 韩德强
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 样本预选取 k-最近邻 模式分类
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 494-498
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.04.003

摘要

在所有的训练样本中只有支持向量(SVs)能对支持向量机分界面优化结果产生显著影响.基于七一最近邻规则.提出了一种训练样本的预选取方法.针对一些典型人工数据集、公用基准数据集以及TM遥感数据的实验结果表明.该方法能够有效减少训练样本数目.显著加快学习速度,并保证理想的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩崇昭	西安交通大学电信学院	349	5634	35.0	59.0
2	韩德强	西安交通大学电信学院	27	621	12.0	24.0
3	杨艺	西安交通大学电信学院	16	460	10.0	16.0