【摘 要】
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研究了数据挖掘中通过特征变换的数据预处理来提高支持向量机（SVM）分类精度的方法,提出了改进粒子群优化（PSO）和SVM混合的方法.用推广t统计、Fisher判别式和随机森林的线性加权度
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研究了数据挖掘中通过特征变换的数据预处理来提高支持向量机（SVM）分类精度的方法,提出了改进粒子群优化（PSO）和SVM混合的方法.用推广t统计、Fisher判别式和随机森林的线性加权度量来排序特征,得到预选特征子集,再用启发式信息加速改进PSO搜索特征的线性变换因子,并用二进制PSO对特征变换子集进行特征选择,在后处理中通过格子搜索获取了高精度SVM分类器.在NIPS 2003的madelon及10个UCI数据集上的实验表明,与有C-SVM分类精度相比,新方法在4个数据集上的精度更高.
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