期刊文章详细信息
一类变量可分离的支持向量分类机的研究与应用
Research on Application of a Kind of Support Vector Classification Machine with Variables Seperable
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]中山大学数学与计算科学学院 [2]广东药学院数学系,广州510226
年 份：2006
卷 号：33
期 号：2
起止页码：163-165
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊
摘 要：针对传统 SVC 方法在样本容量大时存在训练时间过长的不足,建立了一种变量可分离的支持向量分类模型DCSVC,并将其应用于随机生成的模拟数据的学习与航空公司旅客运输数据的预测中。实践证明,DCSVC 算法预测的误差小于传统 SVM 算法,具有较高的精度,且训练时间比传统 SVC 短。
关 键 词：支持向量机 分类 变量可分离 预测
分 类 号：TP181] X701]
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