【摘 要】
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为了提高支持向量数据描述(SVDD)的分类精度,引入局部疏密度提出了改进的SVDD算法。该算法提高了分类精度,但增加了计算复杂度。为此,先用K-means聚类将整个数据集划分为k个
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60773049);江苏大学高级人才启动基金资助项目(09JDG041)
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为了提高支持向量数据描述(SVDD)的分类精度,引入局部疏密度提出了改进的SVDD算法。该算法提高了分类精度,但增加了计算复杂度。为此,先用K-means聚类将整个数据集划分为k个簇,再用改进的SVDD算法并行训练k个簇,最后再对获得的k个局部支持向量集训练,即得到最终的全局决策边界。由于采用了分而治之并行计算的方法,提高了算法的效率。对合成数据(200个)和实际数据的实验结果表明,所提算法较SVDD算法,训练时间降低为原来的10%,分类错误率较原来的降低了近一半。因此,所提算法提高了分类精度和算法效率。
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