基于粗糙集的多类CVM

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tudeyu

【摘要】

：

标准的SVM对于训练集具有O（l3）的时间复杂度和O（l2）的空间复杂度,2005年提出的CVM具有线性的时间复杂度和与训练集大小无关的空间复杂度.本文结合粗糙集和CVM,提出了一种新的多类

【作者】

：

牛罡商琳

【机构】

：

南京大学软件新技术国家重点实验室

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2008年B12期

【关键词】

：

粗糙集上近似下近似 CVM(core VECTOR machine) rough set upper approximation lower appro

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标准的SVM对于训练集具有O（l3）的时间复杂度和O（l2）的空间复杂度,2005年提出的CVM具有线性的时间复杂度和与训练集大小无关的空间复杂度.本文结合粗糙集和CVM,提出了一种新的多类分类RSCVM方法,该方法对二类CVM定义上近似和下近似,然后扩展到多类情形.本文最后给出在真实世界数据集上的实验结果及其分析,显示RSCVM方法具有快速和产生较少支持向量的优点.

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