【摘 要】
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支持向量机是以核方法为核心的一类机器学习方法,不同的核函数具有各异的度量特征,故核函数的选取对支持向量机性能有着重要的影响并成为支持向量机研究中需要解决的核心问题
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51365017);江西省自然科学基金项目(20132BAB203020);江西省教育厅科学技术研究基金项目(GJJ170491)
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支持向量机是以核方法为核心的一类机器学习方法,不同的核函数具有各异的度量特征,故核函数的选取对支持向量机性能有着重要的影响并成为支持向量机研究中需要解决的核心问题之一。目前,核函数的选择大多数存在一定的随意性和局限性。为此,利用图论构建样本数据无向图的邻接矩阵,估计其本征维数,有指导性地选择支持向量机核函数类型,提高支持向量机的泛化能力。实例仿真和相似性对比验证了该方法的有效性。
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