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支持向量机的训练时间随样本增多而明显增加。为了在保持训练效果的同时提高训练速度,给出精简训练数据集的一种算法。对每个样本,通过选择异类近邻来构成训练集,利用异类近邻来选择边界样本。实验结果表明,与FCNN算法和NPPS算法相比,该算法在保持甚至增进支持向量机分类效果的同时,能大幅提高训练效率。
基于异类近邻的支持向量机加速算法
【摘 要】
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支持向量机的训练时间随样本增多而明显增加。为了在保持训练效果的同时提高训练速度,给出精简训练数据集的一种算法。对每个样本,通过选择异类近邻来构成训练集,利用异类近
【机 构】
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山东财经大学信息与计算科学系,鲁南技师学院商务管理系,济南市公路管理局信息科
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2018年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金“融合事件关系推理和情感博弈的网络不实信息演化机理研究”(61502151)
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