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提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的数据约简方法，该方法利用一类学习算法SVDD的特性，通过迭代优化运算有效地实现了对原始训练样本数据的约简。实验数据的结果表明，该方法简单易行，具有稳定性和准确性，能大大缩减原始训练集规模的同时保持原分类问题的识别精度。
基于支持向量数据描述的数据约简
【摘 要】
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提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的数据约简方法，该方法利用一类学习算法SVDD的特性，通过迭代优化运算有效地实现了对原始训练样本数据的约简。实验数据的结果表明，该方法简
【机 构】
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五邑大学智能技术与系统研究所
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2007年2期
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