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基于PCA及聚类技术的支持向量机分类器设计
被引量：
1
SVM CLASSIFIER DESIGN BASED ON PCA AND CLUSTERING
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摘要
提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法.该方法利用主成分分析(PCA)及聚类技术在原问题空间中求解,减少了支持向量机分类器中支持向量的维数,且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题.
作者
李凯
黄厚宽
田盛丰
于剑
机构地区
北方交通大学
北方交通大学
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2003年第1期144-147,共4页
Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition
关键词
PCA
主成分分析
聚类
支持向量机分类器
设计方法
问题空间
特征空间
模式识别
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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