【摘 要】
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应用广泛的分类问题是机器学习领域的基本研究内容之一。基于统计学习理论的支持向量机,在处理小样本、非线性及高维模式识别问题中有着非常优异的表现,已得到众多学者越来越
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应用广泛的分类问题是机器学习领域的基本研究内容之一。基于统计学习理论的支持向量机,在处理小样本、非线性及高维模式识别问题中有着非常优异的表现,已得到众多学者越来越多的关注。本文简要地介绍了支持向量机理论的发展过程,详细分析了核函数的机理,包括核函数的基本性质等,特别分析了Gauss核函数得到广泛应用的原因。针对Gauss核函数在参数选择过程中存在的一些问题,提出一种基于聚类思想的最小距离法来确定Gauss核函数的参数,其特点是根据训练集本身对数据进行预处理,大大减少了计算成本。仿真实验表明本文提出的算法比一般的最小距离法有较好的分类效果。最后对全文的工作进行了总结,并指出了有待进一步研究的问题。
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