确定高斯核参数的聚类方法

• 作者: 刘琼荪 范瑞雅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯核参数 聚类 最小距离 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 38-40,60
• 分类号: TP301|TP274
• 字数: 4655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.03.011

摘要

高斯核参数σ的选择,直接影响着高斯核支持向量机的分类性能.将聚类方法与最小距离分类法进行融合,构造了能有效确定高斯核参数σ的优化算法.采用高斯核支持向量机方法对测试集进行分类,以分类正确率来评判选取核参数σ的效果.实验表明,该方法适宜于较广泛的数据类型,具有良好的推广能力,并能有效提高分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘琼荪	重庆大学数理学院	66	621	14.0	21.0
2	范瑞雅	重庆大学数理学院	1	9	1.0	1.0