基于k-最近邻的支持向量预选取方法
, PP. 494-498
Keywords: 支持向量机,样本预选取,k-最近邻,模式分类')",支持向量机&searchField=keyword">href="#">支持向量机,样本预选取,k-最近邻,模式分类
Abstract:
在所有的训练样本中只有支持向量(SVs)能对支持向量机分界面优化结果产生显著影响.基于k-最近邻规则,提出了一种训练样本的预选取方法.针对一些典型人工数据集,公用基准数据集以及TM遥感数据的实验结果表明.该方法能够有效减少训练样本数目,显著加快学习速度,并保证理想的分类精度.
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