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| 一种基于凸壳算法的SVM集成方法 | |
| 作者姓名： | 张宏达 王晓丹 白冬婴 刘倞源 |
| 作者单位： | 空军工程大学导弹学院,三原,713800;空军工程大学导弹学院,三原,713800;空军工程大学导弹学院,三原,713800;空军工程大学导弹学院,三原,713800 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金,陕西省自然科学基金,空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金 |
| 摘 要： | 为提高支持向量机(SVM)集成的训练速度,提出一种基于凸壳算法的SVM集成方法,得到训练集各类数据的壳向量,将其作为基分类器的训练集,并采用Bagging策略集成各个SVM。在训练过程中,通过抛弃性能较差的基分类器,进一步提高集成分类精度。将该方法用于3组数据,实验结果表明,SVM集成的训练和分类速度平均分别提高了266％和25％。 |
| 关 键 词： | 凸壳算法 支持向量机 集成 |
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