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一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法
一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法
来源 :火力与指挥控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户:aineast
【摘 要】
:
调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核
【作 者】
:
赵汗青
【机 构】
:
装甲兵工程学院
【出 处】
:
火力与指挥控制
【发表日期】
:
2008年S2期
【关键词】
:
支持向量回归
稀疏性
核密度聚类
Support Vector Regression(SVR)
sparseness
kernel density cluste
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调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。
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