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为了解决数据分类效率问题,引入了并行概念学习的方法,针对二叉树分类法的“累积误差”问题,提出了一种并行概念的描述语言.在此基础上,设计了基于二叉树的多类SVM并行分类系统.通过对系统性能的分析表明,在样本空间庞大、样本涉及属性广的数据分类时,该系统具有很好的分类效果.
一种概念学习分类方法的探讨
【摘 要】
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为了解决数据分类效率问题,引入了并行概念学习的方法,针对二叉树分类法的“累积误差”问题,提出了一种并行概念的描述语言.在此基础上,设计了基于二叉树的多类SVM并行分类系
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2014年3期
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