| 一种改进的支持向量机分类器 |
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| 引用本文： | 李胜后,钟蕾.一种改进的支持向量机分类器[J].信息技术,2008,32(3):55-57. |
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| 作者姓名： | 李胜后 钟蕾 |
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| 作者单位： | 黑龙江省信用信息中心,哈尔滨,150001 |
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| 摘 要： | 提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器.实验结果表明使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率,同时可以较好地解决应用支持向量机分类时核函数参数的选择问题.
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| 关 键 词： | 支持向量机 最近邻分类 分类器 改进 支持向量机分类器 classifier support vector machine 选择问题 函数参数 类时 应用 分类准确率 类比 最近邻分类 使用 结果 实验 方法 结合 类相 |
| 文章编号： | 1009-2552（2008）03-0055-03 |
| 收稿时间： | 2007-09-24 |
| 修稿时间： | 2007年9月24日 |
An improved support vector machine classifier |
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| LI Sheng-hou,ZHONG Lei.An improved support vector machine classifier[J].Information Technology,2008,32(3):55-57. |
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| Authors: | LI Sheng-hou ZHONG Lei |
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| Affiliation: | LI Sheng-hou,ZHONG Lei (Heilongjiang Credit Information Center,Harbin 150001,China) |
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| Abstract: | This paper presented a mixed algorithm combining SVM with nearst neighbour classification to form a new classifier. The numerical experiments show that the mixed algorithm can not only improve the accuracy compared to sole SVM, but also better solve the problem of selecting the parameter of kernel function for SVM. |
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| Keywords: | support vector machine nearst neighbour algorithm classifier |
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