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期刊论文
基于主成分分析的支持向量机分类方法研究
基于主成分分析的支持向量机分类方法研究
来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wlp00
【摘 要】
:
主成分分析法可以提取样本集的主元,从而降低样本的维数,甚至可以实现样本的最优压缩。基于主成分分析法,研究支持向量机分类方法,可以提高支持向量机分类的训练速度和测试速度,但
【作 者】
:
赵广社
张希仁
【机 构】
:
西安交通大学电子与信息工程学院
【出 处】
:
计算机工程与应用
【发表日期】
:
2004年3期
【关键词】
:
主成分分析
支持向量机
最优分类超平面
特征值
特征向量
PCA
SVM
Optimal separating hyperplane
Eigenvalue
Ei
【基金项目】
:
国家973重点基础研究发展规划项目(编号:2001CB309405)
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主成分分析法可以提取样本集的主元,从而降低样本的维数,甚至可以实现样本的最优压缩。基于主成分分析法,研究支持向量机分类方法,可以提高支持向量机分类的训练速度和测试速度,但不会改变样本的分布特性,保持样本的分类信息。最后给出了试验及结果。
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