基于均匀设计的支持向量机参数优化方法
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2014年第36卷第4期 702-706页,共5页
【作 者】:
李长云
;
潘伟强
;
胡盛龙
【摘 要】
在实际应用中,支持向量机的性能依赖于参数的选择。针对支持向量机的参数选择问题进行了研究和分析,提出了基于均匀设计的支持向量机参数优化方法。与基于网格搜索、粒子群算法、遗传算法等支持向量机参数优化方法进行了比较与分析,采用多个不同规模的标准的分类数据集进行测试,比较了四种方法的分类正确率和运行时间。仿真实验表明,四种方法都能找到最优参数,使支持向量机的分类正确率接近或超过分类数据集的理论精度,本文方法具有寻参时间短的特点。
相关热词搜索: