| 一种基于支持向量机思想的无监督聚类算法 |
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| 引用本文： | 龙俊波 汪海滨 吴德会. 一种基于支持向量机思想的无监督聚类算法[J]. 数字社区&智能家居, 2006, 0(8): 143-144 |
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| 作者姓名： | 龙俊波 汪海滨 吴德会 |
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| 作者单位： | 九江学院,江西九江332005 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助（70272032）. |
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| 摘 要： | 支持向量机作为一种新的机器学习方法，由于其建立在结构风险最小化准则之上，而不是仅仅使经验风险达到最小，从而使对支持向量分类器具有较好的推广能力。本文分析了支持向量机在解决无监督分类问题上的不足，提出一种基于支持向量机思想的最大间距的聚类新方法。实验结果表明．该算法能成功地解决很多非监督分类问题。
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| 关 键 词： | 支持向量机 结构风险 无监督学习 聚类 |
| 文章编号： | 1009-3044（2006）23-0143-02 |
| 收稿时间： | 2006-03-24 |
| 修稿时间： | 2006-03-24 |
An Unsupervised Clustering Algorithm Based on Support Vector Machines |
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| LONG Jun-bo,WANG Hai-bin,WU De-hui. An Unsupervised Clustering Algorithm Based on Support Vector Machines[J]. Digital Community & Smart Home, 2006, 0(8): 143-144 |
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| Authors: | LONG Jun-bo WANG Hai-bin WU De-hui |
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