基于AP算法支持向量机的设计与应用

作     者：钟毅 刘桂霞 郑明 沈威 赖丽娜 周春光 ZHONG Yi;LIU Gui-xia;ZHENG Ming;SHEN Wei;LAI Li-na;ZHOU Chun-guang

作者机构：吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 

基　　金：国家自然科学基金(批准号:60973092 60873146 60903097) 国家高技术研究发展计划863项目基金(批准号:2009AA02Z307) 吉林大学研究生创新项目(批准号:20111062) 

出 版 物：《吉林大学学报（理学版）》 (Journal of Jilin University:Science Edition)

年 卷 期：2011年第49卷第5期

页      码：906-910页

摘      要：设计一种基于AP聚类算法和SVM分类器相融合的新的混合分类器,使用AP聚类算法优化数据集,得到了高质量、小样本的SVM分类器训练集.实验结果表明:与传统的SVM分类器相比,混合分类器具有更高的分类精度;在心脏病预测上,该分类器的效果较好.

主 题 词：支持向量机 AP聚类算法 混合分类器 心脏病预测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13413/j.cnki.jdxblxb.2011.05.014

馆 藏 号：203210925...