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支持向量聚类，是在支持向量机理论的基础上发展出来的一种新颖的聚类方法，相比传统的各种聚类算法具有更好的表现。它通过二次规划问题求解，能得到全域最优解；能处理任意形状的聚类，对噪声能有效处理；无须事先指定聚类数目，而且参数少；容易处理高维数据。因此适合于希望提高准确度，而又可以离线实现的场合。
改进支持向量聚类算法的研究
【摘 要】
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支持向量聚类，是在支持向量机理论的基础上发展出来的一种新颖的聚类方法，相比传统的各种聚类算法具有更好的表现。它通过二次规划问题求解，能得到全域最优解；能处理任意形状的聚
【机 构】
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无锡机电高等职业技术学校
【出 处】
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计算机测量与控制
【发表日期】
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2006年12期
【基金项目】
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国家科技攻关计划课题资助项目（2001BA204B01-03）.
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