基于聚类的大样本支持向量机研究

【文件属性】：

文件名称：基于聚类的大样本支持向量机研究

文件大小：217KB

文件格式：PDF

更新时间：2013-07-12 11:14:49

针对大样本支持向量机内存开销大、训练速度慢的缺点，本文提出了基于聚类支持向量机，运用k-mean对样 本聚类，压缩样本量，构造初始超平面，筛选出靠近超平面的支持粪和可能支持向量，重新构造决策超平面。实验表 明，在保持泛化精度基本一致前提下，改进算法的训练速度明显提高