【摘 要】
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为了提高模糊支持向量机在数据集上的训练效率，提出一种改进的基于密度聚类（DBSCAN）的模糊支持向最机算法。运用DBSCAN算法对原始数据进行预处理，去除对分类贡献小的中心样本，用剩
【机 构】
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大连大学信息工程学院信息科学与工程重点实验室
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为了提高模糊支持向量机在数据集上的训练效率，提出一种改进的基于密度聚类（DBSCAN）的模糊支持向最机算法。运用DBSCAN算法对原始数据进行预处理，去除对分类贡献小的中心样本，用剩余的边缘样本集合完成模糊支持向量机的训练工作。实验表明，该方法形成的聚类边缘样本较好地保持了原样本的分布情况，在保证分类精度的同时，大大缩短了训练时间，提高了工作效率。
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