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      基于改進(jìn)FCM聚類的BT-SVM多類分類算法

      2009-12-18 | rar | 223 | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      針對(duì)二叉樹支持向量機(jī)在多類分類問(wèn)題上存在的不足，利用粒子群算法對(duì)模糊C 均值
      聚類算法進(jìn)行了改進(jìn)，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合二叉樹支持向量機(jī)，構(gòu)建了偏二叉樹多類分類算法。該方法在二叉樹各節(jié)點(diǎn)處根據(jù)聚類中心所對(duì)應(yīng)的樣本構(gòu)造學(xué)習(xí)樣本集和最優(yōu)分類超平面，保障了聚類精度，有效地提高了測(cè)試正確率。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出BT-SVM 多類分類算法的測(cè)試正確率要高于同類多類分類算法。
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