10.3969/j.issn.1000-386X.2008.12.032
支持向量预选取的域着色Voronoi图方法
支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种机器学习方法,它通过对支持向量的训练而具有很好的分类推广能力.但是从训练样本中选取合适的支持向量很困难,而对噪音样本的训练会使支持向量机的泛化能力下降.在分析了支持向量的分布特性和Voronoi图在特征空间划分的优势后,提出一种利用域着色Voronoi图来选取支持向量的方法.该方法能大量减少训练样本集中的非支持向量,排除孤立噪音样本,最终得到一个包含候选支持向量的训练样本集.仿真实验结果说明了该方法的有效性和可行性.
支持向量、预选取、噪音、Voronoi图
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TP3;TN9
浙江省自然科学基金Y106176;浙江省科技厅科技计划项目2007C33058
2009-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
93-95,105
