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该文提出了一种新的聚类算法以实现训练数据的等分割并将其应用于最小最大模块化支持向量机(M^3-SVM)。仿真实验表明：当训练数据不是同分布时，与随机分割方法相比，该文提出的聚类算法不但能提高M^3-SVM的一般化能力，缩短训练时间，还能减少支持向量。
最小最大模块化支持向量机改进研究
【摘 要】
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该文提出了一种新的聚类算法以实现训练数据的等分割并将其应用于最小最大模块化支持向量机(M^3-SVM)。仿真实验表明：当训练数据不是同分布时，与随机分割方法相比，该文提出的聚
【机 构】
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上海交通大学计算机科学与工程系,上海交通大学计算机科学与工程系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2005年19期
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