【摘 要】
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针对SVM训练样本集规模较大引发的学习速度慢、存储需求量大、泛化能力降低等问题,通过改进的样本点到类中心的方法来确定边界样本,从而大量缩减训练样本,提高训练速度。此外
【机 构】
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重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆第二师范学院
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针对SVM训练样本集规模较大引发的学习速度慢、存储需求量大、泛化能力降低等问题,通过改进的样本点到类中心的方法来确定边界样本,从而大量缩减训练样本,提高训练速度。此外,针对非线性空间无法直接通过计算得到特征空间类中心的问题,提出了一种通过在特征空间中,寻找能生成最小超球的样本点来近似代替特征样本的替代策略,使得在保证分类精度的同时,提高了训练速度。
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