【摘 要】
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支持向量机是一种以统计学习理论为基础的机器学习算法,着重解决小样本的建模问题,并且对非线性高维数据具有较好的处理能力。通常对于多维特征的数据,会对每一维数据做归一
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支持向量机是一种以统计学习理论为基础的机器学习算法,着重解决小样本的建模问题,并且对非线性高维数据具有较好的处理能力。通常对于多维特征的数据,会对每一维数据做归一化处理以消除量纲的影响,但缺点在于忽视了各维特征的权重差异。提出了一种加权最小二乘支持向量机的建模方法,通过熵值法确定每一维特征的权重,根据特征权重对数据进行加权处理,最后由最小二乘支持向量机建立该系统模型。实验表明,对于多维特征的数据,所提方法具有更好的建模效果。
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