基于SVM的数据挖掘方法的研究

摘要：

本文提出了一种简化支持向量机的观点,试图将传统的支持向量机进行简化,以降低SVM的计算复杂度并提高其效率,使得SVM适用于海量数据的挖掘.

关键词： 数据挖掘 支持向量机 计算复杂度 海量数据 分类

作者: 李昆仑 黄厚宽 田盛丰 李凯

作者单位: 北方交通大学计算机与信息技术学院人工智能研究所(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届中国Rough集与软计算学术研讨会

会议地点: 苏州

会议语种:中文

页码: 325-328

在线出版日期: 2002-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）