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針對(duì)于使用支持向量機(jī)求解大規(guī)模復(fù)雜問(wèn)題存在訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)和分類(lèi)精度不高等困難，本文提出了一種結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）和K-最近鄰(KNN)分類(lèi)的分治算法。首先對(duì)支持向量機(jī)分類(lèi)機(jī)理進(jìn)行分析可以得出它作為分類(lèi)器實(shí)際相當(dāng)于每類(lèi)只選一個(gè)代表點(diǎn)的最近鄰分類(lèi)器。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)分治算法的基本思想將訓(xùn)練集劃分為多個(gè)訓(xùn)練子集，用每個(gè)子集單獨(dú)訓(xùn)練一個(gè)SVM，這樣每個(gè)訓(xùn)練子集由訓(xùn)練后的SVM 可以分別得到正例和反例的一個(gè)代表點(diǎn)，由這些代表點(diǎn)的全體構(gòu)成了整個(gè)訓(xùn)練集的正例和反例代表點(diǎn)的集合，然后在這個(gè)代表點(diǎn)集合基礎(chǔ)上使用KNN 分類(lèi)器最為整個(gè)問(wèn)題的解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該分治算法對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)可使訓(xùn)練時(shí)間大幅度下降且使分類(lèi)精度不同程度提高。
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