赵飞军
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：西安工程大学理学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种改进的基于密度聚类的支持向量机被引量：1
- 2010年
- 运用OPTICS算法能发现任意形状的聚类,且对输入参数不敏感的优势,提出一种基于OPTICS密度聚类的支持向量机算法,通过对原始数据进行预处理,利用可达图得到约简样本代替原始训练样本用支持向量机进行训练,降低了SVM训练所需的时间及空间复杂度.实验表明,该方法在保持分类精度的同时,大大缩短了训练时间,提高了分类效率.
- 赵飞军贺兴时王娟
- 关键词：支持向量机密度聚类OPTICS
- 一种基于最小二乘加权支持向量机的改进模型
- 在分类问题中,针对不同类别中样本间的差异,借助可拓判别法的思想,引入关联度。提出了一种改进的最小二乘加权支持向量机的分类算法,同时考虑了不同误分代价对分类的影响,实验结果表明该方法是可行的。
- 贺兴时王娟赵飞军柳红
- 关键词：最小二乘支持向量机加权支持向量机
- 文献传递
- 基于对应分析的支持向量机分类研究被引量：2
- 2010年
- 提出了基于对应分析的支持向量机分类模型。该模型通过对应分析可以同时对变量及样本进行降维和消除相关性,从而在降低SVM训练时间的基础上有效地提高了SVM的分类精度。实验结果表明该方法是可行的。
- 王娟贺兴时赵飞军
- 关键词：支持向量机
