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一种实用高效的聚类算法,赵美红,,在信息处理研究领域,现有的大多数聚类算法都需要人为地给出一些参数.然而,在没有先验知识的情况下,人为地确定这些参数是十分困难��
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为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度, 提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类假设, 即属于同一类的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则去对核函数进