一种新的基于聚类的SVM迭代算法

被引：2

作者：

张国宣

孔锐

施泽生

郭立

机构：

[1] 中国科学技术大学电子科学与技术系

[2] 中国科学技术大学电子科学与技术系合肥230026

来源：

关键词：

模式识别; 支持向量机; 统计学习理论; 聚类;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2004.s1.263

中图分类号：

TP182 [专家系统、知识工程];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

提出了一种新的基于聚类的支持向量机迭代算法,该算法首先通过聚类方法从训练样本集中选择出最有可能成为支持向量的一组向量组成训练子集,再用迭代训练的方法迅速构建一个最优SVM分类器。实验证明,该算法使SVM训练时间大为缩短,在不影响正确率的前提下使算法的效率得到大幅度的提高。

引用

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