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1.
基于欧氏距离的支持向量机拒识区域解决方案
李仁兵 李艾华 蔡艳平 李亮 王涛
计算机应用 2010, 30 (
2
): 476-478.
摘要
(
1590
)
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(540KB)(
1212
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为克服传统多分类支持向量机中存在的拒识区域问题,提高算法的分类性能和泛化能力,提出一种基于欧氏距离的拒识区域解决方案。该方法直接计算落入拒识区域中的样本点到每类中心的欧氏距离,然后选择较小的欧氏距离对应的类为样本的所属类。基于标准数据集的实验结果表明,欧氏距离法实现了零拒识,有效提高了算法的分类性能和泛化能力。
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