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基于投影的FSVM算法及其在文本分类上的应用 被引量：3
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作者 袁晓曦 张宇 罗保山 《科技通报》 北大核心 2013年第8期58-60,共3页
传统模糊支持向量机在原始空间计算模糊权重,复杂度较高,而且不利于模糊权重的精确赋值。针对该不足,本文提出了一种基于中心向量投影的模糊权重赋值方法。该方法首先计算两类原始样本的样本中心,然后利用两个样本中心所在直线作为投影... 传统模糊支持向量机在原始空间计算模糊权重,复杂度较高,而且不利于模糊权重的精确赋值。针对该不足,本文提出了一种基于中心向量投影的模糊权重赋值方法。该方法首先计算两类原始样本的样本中心,然后利用两个样本中心所在直线作为投影直线,计算原始样本投影,最后根据投影分布确定相应原始样本的模糊权重。该方法通过降维有利于噪声的判断,使得模糊权重赋值更加准确,而且计算复杂度较低。在文本分类数据集上的成功应用说明本文算法可以有效地提高模糊支持向量机的分类性能。 展开更多
关键词 模糊支持向量机 中心向量 投影 分类性能
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