【摘 要】
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针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法.该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构
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针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法.该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构将多个SVM组合起来实现多类分类.模糊核聚类方法不但能够实现更为准确的聚类,而且能够挖掘模糊类的外围、不同模糊类之间的交叠情况等信息,利用这些信息能有效提高分类器的性能.实验表明,所提方法比传统方法具有更高的速度和精度.
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