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2017-07-16 发布于湖北
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改进的并行svm回归算法!.pdf

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大 V01．37No．2 第37卷第2期西安科技学学报 Mart2017 OFⅪ’ANUNIVERSITYOFSCIENCEAND7I．ECHNOLl)GY 2017年03月JOURNAL DOI：10．13800／j．cnki．x幽d】c)(b．2017．0223文章编号：1672—9315(2017)02—0299一06 改进的并行SVM回归算法厍向阳，崔文强 (西安科技大学计算机科学与技术学院，陕西西安710054) 摘要：针对目前sVM回归算法在大样本情况下，学习效率低、精度不高的问题，提出了基于K- 类后的不同簇，构造相应的SVM回归模型，使用顺次最小优化算法求解各模型参数。预测时，选择与待预测样本距离最近簇的对应SVM回归模型进行预测。实验验证了文中算法的可行性和有效性。关键词：支持向量机；K．me锄s聚类；并行计算；顺次最小优化算法 312 文献标志码：A 中图分类号：TP SVM regressionalgorithm ImpoVed‘paraUel SHE Xiang—yang，CUIWen—qiang Un眈巧妙矿＆如Meo以死c矗加强gy，尉’帆710054，C硒懈) (c0ZZege矿co，印M御Sc据Me口以E昭i聊eri昭，皿’。n atthelow and ofserialtI．aditionalSVM Abstract：Aiminge伍ciencypooraccuracyproblem regression in SVM basedonK。meansclus。 algorithm samplecases，theimprovedparallelregression algorithmla昭e is thefhmeworkof isclustered theSVM sample teringproposed．In Hadoop，thetraining pamllelly，then modelisconstructedfor oftheSVM modelaresolVed cluster，the regression regression every parameters minimal cluster model“thenearestclustertotest alg砸thm．Theregression bysequentialoptimization isselectedto SVM isfeasi_ sample predict．A19