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对于基于核的分类算法来说,选择一个最优的核参数是个至关重要的问题.核参数直接影响到基于核的分类算法的分类正确率.作者为基于核的k-medoids分类器提出了一个新的选择参数的方式,即通过目标函数的方式来选择参数.对比传统的选择核参数的方式,该方法克服了计算复杂度高的缺点,且不依赖于数据集分布情况.基于UCI数据集的k--medoids实验表明:提出的选择参数的方法使分类器取得很好的效果.