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针对基于支持向量机的聚类算法中，由于高斯核在无限远处的衰减几乎为零，从而影响聚类效果的问题，采用了改进的高斯核函数。该方法使在高维特征空间中，核函数不仅满足在测试点附近有较快的衰减速度，而且在无限远处仍能保持适度的衰减，从而提高聚类效果。实验表明，改进的高斯核比高斯核聚类错误率更低。
基于支持向量机的改进高斯核函数聚类算法研究
【摘 要】
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针对基于支持向量机的聚类算法中，由于高斯核在无限远处的衰减几乎为零，从而影响聚类效果的问题，采用了改进的高斯核函数。该方法使在高维特征空间中，核函数不仅满足在测试点附近
【机 构】
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中国海洋大学信息科学与工程学院电子工程系
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2011年13期
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