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該文針對(duì)現(xiàn)有的加權(quán)支持向量機(jī)(WSVM)和模糊支持向量機(jī)(FSVM)只考慮樣本重要性而沒有考慮特征重要性對(duì)分類結(jié)果的影響的缺陷，提出了基于特征加權(quán)的支持向量機(jī)方法，即特征加權(quán)支持向量機(jī)(FWSVM)。該方法首先利用信息增益計(jì)算各個(gè)特征對(duì)分類任務(wù)的重要度，然后用獲得的特征重要度對(duì)核函數(shù)中的內(nèi)積和歐氏距離進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，從而避免了核函數(shù)的計(jì)算被一些弱相關(guān)或不相關(guān)的特征所支配。理論分析和數(shù)值實(shí)驗(yàn)的結(jié)果都表明，該方法比傳統(tǒng)的SVM 具有更好的魯棒性和分類能力。
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