一种基于聚类的快速局部支持向量机算法

• 作者: 尹传环 崔文斌 昌腾腾 浩庆波 牟少敏
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 局部支持向量机 k最近邻 k均值聚类 核函数 分类 纹理特征
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 13-18
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2014.072

摘要

为进一步改善局部支持向量机的分类效率和分类精度，提出一种改进的局部支持向量机算法。该算法对每类训练样本分别进行聚类，使用聚类生成的样本中心点集代替样本，使用改进的k最近邻算法选取测试样本的k个近邻。分别在UCI数据集和自建树皮图像数据集上对本研究算法的有效性进行测试。实验结果表明，本研究提出的算法在分类精度和效率上具有一定的优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牟少敏	山东农业大学信息科学与工程学院	44	376	11.0	18.0
5	尹传环	北京交通大学计算机与信息技术学院	14	117	7.0	10.0
6	浩庆波	山东农业大学信息科学与工程学院	6	53	3.0	6.0
7	崔文斌	山东农业大学信息科学与工程学院	2	44	2.0	2.0
8	昌腾腾	山东农业大学信息科学与工程学院	2	44	2.0	2.0