典型文献
混合不完备数据的拓展高斯核-支持向量机分类方法
文献摘要：
针对混合不完备数据集,提出一种基于邻域联系度距离拓展高斯核函数的支持向量机分类方法.首先,给出了基于邻域联系度距离拓展高斯核函数的定义;其次,给出基于二次函数逼近的支持向量机SMO训练算法和分类算法;最后,取多个UCI数据集进行了实验分析,通过与填充支持向量机、混合距离支持向量机和风险重构支持向量机分类方法进行比较,结果表明提出的分类方法在不对缺失值作任何处理、不改变支持向量机模型结构与约束条件的情况下,仍然获得了优异的分类效果.
文献关键词：
混合不完备数据;联系度距离;联系度距离高斯核;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
黄恒秋;翁世洲
作者机构：
广西民族师范学院数理与电子信息工程学院,崇左 532200;广西民族师范学院经济管理学院,崇左 532200
文献出处：
引用格式：
[1]黄恒秋;翁世洲-.混合不完备数据的拓展高斯核-支持向量机分类方法)[J].现代计算机,2022(21):18-25
A类：
混合不完备数据,混合不完备数据集,邻域联系度距离,联系度距离,联系度距离高斯核
B类：
支持向量机分类,分类方法,高斯核函数,二次函数,函数逼近,SMO,训练算法,分类算法,UCI,缺失值,支持向量机模型,模型结构,分类效果
AB值：
0.142182
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