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文檔簡(jiǎn)介
1、本文在充分考慮了實(shí)際問(wèn)題中可能存在的兩類數(shù)據(jù)樣本不均衡的情況下提出了一種計(jì)算加權(quán)支持向量機(jī)樣本權(quán)值的方法,采用此方法使得加權(quán)支持向量機(jī)的分類精度得到提高。同時(shí)針對(duì)SVM訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題,采用改進(jìn)的迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法(ISODATA)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行聚類,使用聚類中心訓(xùn)練加權(quán)支持向量機(jī)。改進(jìn)后的ISODATA算法本著少量多次的思想,將N個(gè)訓(xùn)練樣本分幾次進(jìn)行輸入:先將已知類別標(biāo)簽的樣本作為輸入樣本進(jìn)行聚類,得到各已知類別的聚類中心,然后再
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