基于PCA及聚类技术的支持向量机分类器设计

作     者：李凯 黄厚宽 田盛丰 于剑 

作者机构：北方交通大学计算机与信息技术学院北京100044河北大学数学与计算机学院河北保定071002 北方交通大学计算机与信息技术学院北京100044 

出 版 物：《广西师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition)

年 卷 期：2003年第21卷第1期

页      码：144-147页

摘      要：提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法.该方法利用主成分分析(PCA)及聚类技术在原问题空间中求解,减少了支持向量机分类器中支持向量的维数,且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题.

主 题 词：PCA 主成分分析 聚类 支持向量机分类器 设计方法 问题空间 特征空间 模式识别 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 12[管理学] 13[艺术学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-6600.2003.01.025

馆 藏 号：203428949...