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高斯核参数σ的选择,直接影响着高斯核支持向量机的分类性能。将聚类方法与最小距离分类法进行融合,构造了能有效确定高斯核参数σ的优化算法。采用高斯核支持向量机方法对测试集进行分类,以分类正确率来评判选取核参数σ的效果。实验表明,该方法适宜于较广泛的数据类型,具有良好的推广能力,并能有效提高分类效果。 相似文献
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