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一种新的基于聚类的SVM迭代算法

张国宣  孔锐  施泽生  郭立  
【摘要】:提出了一种新的基于聚类的支持向量机迭代算法,该算法首先通过聚类方法从训练样本集中选择出最有可能成为支持向量的一组向量组成训练子集,再用迭代训练的方法迅速构建一个最优SVM分类器。实验证明,该算法使SVM训练时间大为缩短,在不影响正确率的前提下使算法的效率得到大幅度的提高。

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