基于聚类表征的支持向量机分类方法

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摘 要：传统的支持向量机分类算法在面对分类环境中的复杂噪声问题时往往存在局限性。针对这一问题提出一种基于聚类表征的支持向量机分类方法。利用样本之间的距离信息自适应学习具有一定概率邻域分配的结构化图。此外，通过邻域样本构造一个新的数据样本能够增强其数据表征，有助于更好地避免分类器受到噪声干扰。通过原数据下以及大量噪声诱导场景下的各项实验验证，实验结果平均提升了4%，证明该方法在解决分类噪声问题上具有显著的效果。（剩余52字）

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