|
|||||
|
|
| 一种改进的SMO分类算法 | |
| 作者单位： | ;1.安徽农业大学信息与计算机学院;2.农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室 |
| 摘 要： | 针对序列最小优化(SMO)算法对大规模数据集训练速度慢、分类精度不够高的问题,提出了一种改进方法。该方法对SMO算法的核函数进行改进,通过增大二次项系数的绝对值提高分类正确率,并结合网格搜索法优化基于核函数改进的SMO算法的有关参数。实验结果表明,该算法显著提高了分类的正确性,缩短了算法的建模时间。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 SMO算法 核函数 参数寻优 |
|
||||||||||||||
|
||||||||||||||
|
||||||||||||||
|
|
|
|
| 设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏 |
|
Copyright©北京勤云科技发展有限公司 京ICP备09084417号 |