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compression method based on training dataset of SVM

Journal of Systems Engineering and Electronics 2008年第1期19卷 198-201页

作者： Ban Xiaojuan Shen Qilong Chen Hao Tu Xuyan School of Information Engineering University of Science & Technology Beijing Beijing 100083 P. R. China Beijing Institute of Radio Metrology & Measurements Beijing 100854 P. R. China

The method to compress the training dataset of Support Vector Machine （SVM） based on the character of the Support Vector Machine is proposed. First, the distance between the unit in two training datasets, and then the samples that keep away from hyper-plane are discarded in order to compress the training dataset. The time spent in training SVM with the training dataset compressed by the method is shortened obviously. The result of the experiment shows that the algorithm is effective.

关键词： statistical learning theory support vector machine compression method classification

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GROUP THEORY methodFOR ENUMERATION OFOUTERPLANAR GRAPHS

引用

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 1998年第4期14卷 381-387页

作者：胡冠章 Department of Applied Mathematics Tsinghua University Beijing China

In this paper we give an enumeration formula of the outerplanar graphs by means of graph compression, group theory and combinatorial numbers. Some simple examples are exhibited for illustrating the method. The computa... 详细信息

关键词： Enumeration outerplanar graphs group theory method compression method

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