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一种基于凸壳算法的SVM集成方法

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:87 | 2009-04-16

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为提高支持向量机(SVM)集成的训练速度，提出一种基于凸壳算法的SVM 集成方法，得到训练集各类数据的壳向量，将其作为
基分类器的训练集，并采用Bagging 策略集成各个SVM。在训练过程中，通过抛弃性能较差的基分类器，进一步提高集成分类精度。将该
方法用于3 组数据，实验结果表明，SVM 集成的训练和分类速度平均分别提高了266％和25％。
关键词：凸壳算法；支持向量机；集成
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