Density Weighted Core Support Vector Machine
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 339
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ACSIJ-4-6_021
تاریخ نمایه سازی: 4 خرداد 1395
چکیده مقاله:
Core Vector Machine (CVM) can be used to deal with large datasets classification problem, but CVM do not consider the densitydistribution of the data. In order to obtain the optimal descriptionof the data, we propose a density weighted core support vectormachine (DWCVM). In the proposed DWCVM, the relativedensity of each data point is based on the density distribution ofthe target data using the k-nearest neighbor (k-NN) approach.Experimental results on several benchmark data sets show thatthe performance of DWCVM is much better than CVM.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Lu Shuxia
Key Lab. of Machine Learning and Computational Intelligence,College of Mathematics and Information Science, Hebei UniversityBaoding, Hebei 071002,China
Chenxu Zhu
College of Science, Northwest Agriculture & Forestry University,Yangling, Shanxi 712100, China
Caihong Jiao
Key Lab. of MachineLearning and ComputationalIntelligence,College of Mathematicsand Information Science, Hebei UniversityBaoding, Hebei 071002,China