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核向量机可以高效学习大样本数据集,却有泛化能力低的缺陷.针对已有参数C选择算法缺乏启发性以及选取困难的不足,本文在分析了核聚类算法和距离比较算法的基础之上,提出基于核聚类的相对距离比较方法,该算法利用核聚类算法在特征空间对样本点进行聚类分簇,然后根据样本点到簇心相对距离的比值,得到参数C.本文在理论和实验两个方面,证明该算法有效地选择参数C,从而提高核支持向量机算法的泛化能力. 相似文献
962.
基于正则化技术的对支持向量机特征选择算法 总被引:2,自引:0,他引:2
对支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机(proxi mal SVMbased on generalized eigenvalues,GEPSVM),问题解归结为求解两个SVM型问题,因此,计算开销缩减到标准SVM的1/4.除了保留了GEPSVM优势外,在分类性能上TWSVM远优于GEPSVM,但仍需求解凸规划问题,并且,目前尚无有效的TWSVM的特征提取算法提出.首先,向TWSVM模型中引入正则项,提出了正则化TWSVM(RTWSVM).与TWSVM不同,RTWSVM保证了该问题为一个强凸规划问题.在此基础上,构造了TWSVM的特征提取算法(FRTWSVM).该分类器只需求解一个线性方程系统,无需任何凸规划软件包.在保证得到与TWSVM相当的分类性能以及较快的计算速度上,此方式还减少了输入空间的特征数.对于非线性问题,FRTWSVM可以减少核函数数目. 相似文献
963.
协同设计虚拟机采用动态二进制翻译实现不同体系结构间的二进制兼容,对源指令的翻译和处理影响了协同设计虚拟机的启动性能.研究发现,在一个采用解释执行和翻译相结合的协同设计虚拟机中,处理非热点代码的解释执行是虚拟机启动开销的主要来源.发现了协同设计虚拟机中的解释例程局部性,并提出了一种硬件译码后指令缓存结构DICache(d... 相似文献
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