【摘 要】
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介绍分析了SVM基础理论和目前多类SVM分类算法及其优缺点,提出了一种边界向量抽取算法,并基于该算法改进了1ar和1a1两种多类SVM算法。实验结果表明该边界向量抽取算法可以有
【机 构】
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山东大学威海分校计算中心 山东威海264209;
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介绍分析了SVM基础理论和目前多类SVM分类算法及其优缺点,提出了一种边界向量抽取算法,并基于该算法改进了1ar和1a1两种多类SVM算法。实验结果表明该边界向量抽取算法可以有效的减少训练样本的数量,在保持分类器推广能力的条件下缩短SVM的训练时间,特别是在大样本训练数据时1arΔ可以提供最好的训练性能。
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