基于聚类粒度的模糊支持向量机

摘要：

为了提高模糊支持向量机在大规模数据集上的训练效率,提出了一种基于聚类粒度的模糊支持向量机算法.首先在每类训练样本上执行无监督聚类算法,产生聚类颗粒.在综合考虑了聚类中心、半径和聚类中的样本数目等聚类信息基础上,找到每个聚类内部的边缘点和交叉点集合,去除对分类贡献很小的聚类内部点,最终形成了新的用于模糊支持向量机训练的样本集合.随后的试验结果表明,由聚类颗粒生成的约简样本集合,很好的表示了原有样本的分布,不仅提高了训练效率,同时保持了较好的分类效果.

关键词： 聚类粒度 模糊支持向量机 数据集 约简样本集合

作者: 祁立 刘玉树

作者单位: 北京理工大学,计算机科学技术学院,北京,100081

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 411-414

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）