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在支持向量机（SVM）方法中采用模糊☆近邻方法进行样本预选取，旨在保留最优分类超平面附近的样本点，去除远处样本点，使训练样本集减小，消除冗余，从而减小所需内存．实验结果表明，该方法无论是训练速度还是分类精度都远远好于单独的SVM分类器．
基于模糊k近邻的样本预选取的支持向量机分类算法
【摘 要】
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在支持向量机（SVM）方法中采用模糊☆近邻方法进行样本预选取，旨在保留最优分类超平面附近的样本点，去除远处样本点，使训练样本集减小，消除冗余，从而减小所需内存．实验结果表明，该方法
【机 构】
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延边大学工学院计算机科学与技术系智能信息处理研究室
【出 处】
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延边大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年3期
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