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為了提高模糊支持向量機(jī)在數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練效率，提出一種改進(jìn)的基于密度聚類(DBSCAN)的模糊支持向量機(jī)算法。運(yùn)用DBSCAN算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除對(duì)分類貢獻(xiàn)小的中心樣本，用剩余的邊緣樣本集合完成模糊支持向量機(jī)的訓(xùn)練工作。實(shí)驗(yàn)表明，該方法形成的聚類邊緣樣本較好地保持了原樣本的分布情況，在保證分類精度的同時(shí)，大大縮短了訓(xùn)練時(shí)間，提高了工作效率。
關(guān)鍵詞：模糊支持向量機(jī)；密度聚類；邊緣樣本
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