模糊聚类光滑支持向量机
来源期刊：控制与决策2017年第3期
论文作者：刘三阳 吴德
文章页码：547 - 551
关键词：支持向量机;模糊聚类;熵函数;光滑;最近邻子空间;选择性集成;
摘 要：为了提高光滑支持向量机的分类速度和精度,构造一种模糊聚类光滑支持向量机(FCSSVM).运用模糊聚类将训练数据分解为若干子簇,通过引入熵函数近似松弛向量的加函数,并利用最优解处权重向量的表达式导出精确光滑模型;定义测试样本的最近邻子空间,以选择性集成策略组合若干近邻子空间中的分类决策函数.数值实验表明,FCSSVM的分类精度高,迭代次数少,鲁棒性好,分类时间短.
刘三阳，吴德
西安电子科技大学计算机学院
摘 要：为了提高光滑支持向量机的分类速度和精度,构造一种模糊聚类光滑支持向量机(FCSSVM).运用模糊聚类将训练数据分解为若干子簇,通过引入熵函数近似松弛向量的加函数,并利用最优解处权重向量的表达式导出精确光滑模型;定义测试样本的最近邻子空间,以选择性集成策略组合若干近邻子空间中的分类决策函数.数值实验表明,FCSSVM的分类精度高,迭代次数少,鲁棒性好,分类时间短.
关键词：支持向量机;模糊聚类;熵函数;光滑;最近邻子空间;选择性集成;
