【摘 要】
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针对传统支持向量机（Support Vector Machine，SVM）方法不能有效处理海量数据分类的问题，本文提出一种基于并行计算（Parallel Computing，PC）的支持向量机加速（Speeding support vector
【机 构】
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山西警官高等专科学校计算机科学与技术系
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针对传统支持向量机（Support Vector Machine，SVM）方法不能有效处理海量数据分类的问题，本文提出一种基于并行计算（Parallel Computing，PC）的支持向量机加速（Speeding support vector machine based on parallel computing，PC_SVM）方法。该方法首先将海量的训练样本通过聚类方式划分为多个独立的工作子集，并在每个工作子集上并行进行SVM的自适应训练，以得到适应该训练子集的SVM学习模型，通过衡量不同子集训练结果
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