基于PCA及聚类技术的支持向量机分类器设计

摘要：

提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法.该方法利用主成分分析(PCA)及聚类技术在原问题空间中求解,减少了支持向量机分类器中支持向量的维数,且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题.

关键词： 主成分分析 支持向量机 分类器 聚类技术

作者: 李凯 黄厚宽 田盛丰 于剑

作者单位: 北方交通大学计算机与信息技术学院(北京);河北大学数学与计算机学院(河北保定) 北方交通大学计算机与信息技术学院(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届中国人工智能联合学术会议

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 144-147

在线出版日期: 2003-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）