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傳統(tǒng)粒度支持向量機(jī)（GSVM模型可以有效提高攴持向量機(jī)（SⅥM的學(xué)習(xí)效率，但因其對初始粒劃參數(shù)比較敏感，粒中心的選取比較粗糙，會損失一定的泛化能力。提出一種基于近鄰傳輸?shù)牧６戎С窒蛄繖C(jī)學(xué)習(xí)算法（ APG SVM）。首先在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上采用近鄰傳輸思想選取一組高質(zhì)量的更具有代表性的粒中心加入到訓(xùn)練集，再根據(jù)粒中樣本的混合度及粒中心到超平面的距離對訓(xùn)練集進(jìn)行優(yōu)化，生成最終訓(xùn)練集，然后進(jìn)行訓(xùn)練，這樣可使GSⅥM具有更好的泛化能力。在UCⅠ標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的粒度支持向量機(jī)相比，該算法分類效率有明顯提高，在幾個(gè)數(shù)據(jù)集上的正確率相對穩(wěn)定，獲得了較好的分類性能。
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