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题名一种基于网格的最近邻SVM新算法
被引量：5
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作者
吴渝
向浩宇
刘群
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机构
重庆邮电大学人工智能研究所
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出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
2008年第6期706-709,共4页
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基金
"973"计划前期研究项目(2008CB317111)
国家自然科学基金项目(60873079)
+1 种基金
重庆市自然科学基金项目(2008BB2241)
重庆市教委科学技术研究项目资助
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文摘
支持向量机(SVM)算法往往由于分类面过分复杂或过学习而导致其泛化能力降低,现有的最近邻(NN-SVM)或K近邻(K-NN-SVM)方法解决了这类样本问题,但算法时间复杂度高,处理海量样本的能力有限。在NN-SVM算法的基础上引入了网格概念,提出了G-NN-SVM算法,该算法先对空间进行分块,然后在空间块内计算样本距离,找出最近邻,并结合分块序列最小优化算法(SMO)进行了算法实现。实验表明,该方法降低了计算复杂度,它在保持分类精度的同时,提高了训练和分类的速度,并具有较强的泛化能力,从而提高了原NN-SVM算法的海量数据处理能力。
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关键词
支持向量机(svm)
最近邻
网格
nn—svm算法
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Keywords
support vector machine （svm）
nearest neighbor
grid
nn-svm algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种新的支持向量分类算法ACNN-SVM
被引量：2
- 2
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作者
业巧林
业宁
张训华
武波
宋爱美
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机构
南京林业大学信息技术学院
山东科技大学信息科学与工程学院
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出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
2008年第3期56-58,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目
编号30671639
+1 种基金
江苏省自然科学基金资助项目
编号BK2005134
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文摘
针对NN-SVM算法的不足,提出了一种新的支持向量分类算法——ACNN-SVM.先对训练样本集进行最近邻修剪,用SVM训练得到一个SVM模型,然后,计算最近邻修剪后的训练样本集中样本到超平面的距离,如果距离差大于给定的阈值则将其从最近邻修剪后的训练样本集中删除,最后对再修剪后的样本集用SVM训练得到一个最终的SVM模型.实验表明,ACNN-SVM算法的效果优于NN-SVM算法.
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关键词
nn-svm算法
ACnn-svm算法
超平面距离
阈值
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Keywords
nn-svm algorithm
ACnn-svm algorithm
distance of the super plane
threshold
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分类号
TP391.8
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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