基于模糊C-均值聚类的支持向量机

摘要：

支持向量机针对大规模数据集学习问题的处理需要耗费很长的时间,提出一种数据预处理的方法对学习样本进行聚类,以此为基础得到一种模糊支持向量机.计算机仿真结果表明提出的SVM算法与传统的SVM训练算法相比,在不降低分类精度的情况下,大大缩短了支持向量机的学习训练时间.

关键词： 支持向量机 模糊均值聚类 分类算法 计算机仿真

作者: 彭璐 章兢

作者单位: 湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年全国工业控制计算机年会

会议地点: 海南三亚

会议语种:中文

页码: 43-44

在线出版日期: 2006-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）