换一批基于PCA的参数化间隔双子支持向量机及其在手写体识别上的应用
PCA Based on Parametric-Margin Twin Support Vector Machines and Its Application on Handwriting Recognition
摘要改进了基于参数化间隔的双子支持向量机算法的预处理过程，在数据预处理阶段使用了主成分分析法对数据进行降维，提出了基于主成分分析的参数化间隔双子支持向量机，从而加快了整个算法的训练速度．公共数据库上的实验结果显示了该算法的优秀分类能力，对高维数据集的降维效果也比较成功．最后，将这种算法应用到手写体数字识别技术上，实验结果显示出该算法较好的分类性能．
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关键词
双子支持向量机参数化间隔主成分分析手写体数字识别twin support vector machineparametric-marginprincipal component analysishandwritten digitrecognition
主题词
支持向量机(Support Vector Machine)主成分分析(Principal Component Analysis)算法(Algorithms)数据库(Database)才能(Aptitude)
分类号
TP181
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1009-4822.2012.02.025
发布时间
2012-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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