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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文>基于改進FCM聚類的BT-SVM多類分類算法

      基于改進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

      針對二叉樹支持向量機在多類分類問題上存在的不足，利用粒子群算法對模糊C 均值
      聚類算法進行了改進，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合二叉樹支持向量機，構(gòu)建了偏二叉樹多類分類算法。該方法在二叉樹各節(jié)點處根據(jù)聚類中心所對應(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，有效地提高了測試正確率。實驗表明，本文提出BT-SVM 多類分類算法的測試正確率要高于同類多類分類算法。
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