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该文通过对支持向量机(SVM)分类器与最小支持向量机(LS-SVM)分类器的原理进行分析比较,得出最小二乘支持向量机,具有优良的推广能力,具有训练速度较快、结果较准等优点。分别通过使用LIBSVM与LSSVM工具对乳腺癌数据分析,实现两种工具的比较。
基于LSSVM的两种分类器的实现与比较
【摘 要】
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该文通过对支持向量机(SVM)分类器与最小支持向量机(LS-SVM)分类器的原理进行分析比较,得出最小二乘支持向量机,具有优良的推广能力,具有训练速度较快、结果较准等优点。分别
【机 构】
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阳江职业技术学院计算机科学系
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2011年10X期
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