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J-GLOBAL ID：201702292106201582   整理番号：17A1584175

改良した並列SVM回帰アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Impoved parallel SVM regression algorithm

著者 (2件)： She Xiangyang (西安科技大学計算机科学与技術学院,陜西西安,710054) ,  Cui Wenqiang (西安科技大学計算机科学与技術学院,陜西西安,710054)
資料名： Xi’An Keji Daxue Xuebao  (Xi'An Keji Daxue Xuebao)
巻： 37  号： 2  ページ： 299-304  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3182A  ISSN： 1672-9315  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在のSVM回帰アルゴリズムが大サンプルの場合、学習効率が低く、精度が高くないという問題に対して、K平均クラスタリングに基づく並列SVM回帰アルゴリズムを提案した。Hadoopフレームワークにおいて,最初に,訓練サンプルをクラスタ化し,次に,クラスタ化後の異なるクラスタに対して,対応するSVM回帰モデルを構築し,そして,逐次最小最適化アルゴリズムを用いて,各モデルパラメータを解いた。予測において,予測されたサンプル距離と最も近いクラスタの対応するSVM回帰モデルを選択して予測した。実験結果は,提案したアルゴリズムの実現可能性と有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  クラスタ ,  回帰モデル
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  最適アルゴリズム ,  Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： support vector machine ,  K-means clustering ,  parallel computing ,  sequential minimal optimization algorithm

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： SVM ,  アルゴリズム