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提出了一种改进的样例约简支持向量机，该方法利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域，并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机，该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简。实验结果证实了这种方法的有效性，能有效地减少存储空间和执行时间。
一种改进的样例约简支持向量机
【摘 要】
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提出了一种改进的样例约简支持向量机，该方法利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域，并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机，该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简。实验结果证实了这种方法的有效性，能有效地减少存储空间和执行时间。
【机 构】
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河北大学 数学与计算机学院 保定 071002;河北省机器学习与计算智能重点实验室 保定 071002
【出 处】
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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
【发表日期】
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2013年4期
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