【摘 要】
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考虑到对噪声样本敏感是SVM的固有特性,为了加快算法的训练速度,同时不降低学习机的推广能力,该文提出了一种基于分组聚类的训练算法.其主要想法是:首先把原训练样本随机分成
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考虑到对噪声样本敏感是SVM的固有特性,为了加快算法的训练速度,同时不降低学习机的推广能力,该文提出了一种基于分组聚类的训练算法.其主要想法是:首先把原训练样本随机分成多个互不相交的子集;然后在每个子集中进行k-均值聚类,得到多个类中心;最后把得到的类中心作为新的训练样本进行SVM训练.由于这些类中心很好地表示了原训练样本的特征,可以说该方法不会降低学习机的推广能力.从理论上,该文分析了算法的复杂度,保证了所提出的算法比不聚类的算法快.在多个公开的标准测试数据集上的计算结果表明;所提处法在保持推广能力的同时比不聚类的SVM训练算法快至少一倍以上.
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