【摘 要】
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将原先用于支持向量回归的ε不敏感损失函数引入到支持向量分类中,提出ε不敏感损失函数支持向量分类算法（-εSVC）.同标准支持向量分类方法（C-SVC）和最小二乘支持向量分类方法（LS-
【机 构】
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西安交通大学现代设计和转子轴承系统教育部重点实验室
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将原先用于支持向量回归的ε不敏感损失函数引入到支持向量分类中,提出ε不敏感损失函数支持向量分类算法（-εSVC）.同标准支持向量分类方法（C-SVC）和最小二乘支持向量分类方法（LS-SVC）相比较,试验结果表明：当赋予参数ε一个足够大的接近于1的值时,-εSVC的分类正确率略低于C-SVC和LS-SVC,但是-εSVC的训练、测试和参数选择的速度要高于C-SVC和LS-SVC.特别是对于大规模数据集,这种优势将更加明显.另外,通过精确选择参数ε的值,-εSVC能够获得比C-SVC和LS-SVC更高的分类
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