基于改进AP-SVM算法的网络业务流分类

• 作者: 朱玉
• 来源期刊: 中国多媒体通信
• 学科: 工学
• 关键词: AP聚类 SVM 偏向参数 二分法
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 页码范围: 61-63
• 页数: 3页
• 分类号: TN915

摘要

如何选取训练样本使得SVM达到更好的效果是机器学习中的一个难题。本文提出一种改进AP聚类算法，通过二分法不断扫描偏向参数P空间，得到最优的偏向参数P，以期得到更准确的聚类效果，从而选取更高质量的训练样本，使SVM达到更好的分类效果。实验结果显示与传统的SVM及AP—SVM分类器相比，本文的BAP—SVM能够得到更高质量的训练样本，从而得到更好的分类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱玉	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	0	0.0	0.0