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文檔簡介
1、分類器是模式識別系統(tǒng)的重要組成部分也是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要研究領(lǐng)域。支持向量機(jī)是一種新的分類器，由于能夠較好的解決小樣本學(xué)習(xí)問題并具有較強(qiáng)的泛化能力，使其迅速成為目前模式識別領(lǐng)域的研究熱點。本文主要研究對象是KNN和SVM兩種分類方法。一方面進(jìn)一步揭示SVM的分類機(jī)理，針對其在應(yīng)用中的一些限制提出和KNN相結(jié)合的改進(jìn)算法KNN—SVM，拓廣了SVM的應(yīng)用范圍。另一方面運用K近鄰法、SVM和KNN—SVM對心電圖信號進(jìn)行分類，并對分類結(jié)果進(jìn)行比
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