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分析了现有多类分类支持向量机算法的不足,在此基础上提出了基于类半径的多类分类支持向量机算法.这种算法在训练前首先对训练集进行分析,然后用one-class SVM进行分类.试验结果表明,该算法分类精度较高,训练时间短.
基于类半径的多类分类SVM算法
【摘 要】
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分析了现有多类分类支持向量机算法的不足,在此基础上提出了基于类半径的多类分类支持向量机算法.这种算法在训练前首先对训练集进行分析,然后用one-class SVM进行分类.试验
【机 构】
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南阳师范学院软件学院
【出 处】
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华北水利水电学院学报
【发表日期】
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2011年3期
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