Sammanfattning av denna webbsida: Support vektormaskiner (SVM) har använts för att bygga klassificeringar, vilket kan hjälpa användare att fatta välinformerade affärsbeslut. Trots deras höga generaliseringsnoggrannhet är svarstiden för SVM-klassificering fortfarande ett problem när den tillämpas i affärsunderrättelsesystem i realtid, t.ex. börsövervakning och upptäckt av intrång i nätverk. Detta papper påskyndar svaret av SVM klassificerare genom att minska antalet stödvektorer. Detta görs genom den K-means SVM (KMSVM) algoritm som föreslås i detta dokument. KMSVM-algoritmen kombinerar K-means klusterteknik med SVM och kräver ytterligare en indataparameter som ska bestämmas: antalet kluster. Kriteriet och strategin för att fastställa indataparametrarna i KMSVM-algoritmen anges i detta dokument. Experiment jämför KMSVM-algoritmen med SVM i verkliga databaser, och resultaten visar att KMSVM-algoritmen kan påskynda svarstiden för klassificeringar genom att både minska stödvektorer och upprätthålla en liknande testnoggrannhet som SVM. Nyckelord: affärsinformation; datautvinning; testnoggrannhet; svarstid; klassificering; SVM; K- medel; KMSVM. Hänvisning till detta dokument bör göras enligt följande: Wang, J., Wu, X. och Zhang, C. (2005)
Jiaqi Wang et al, REF uppgav att Support vektor maskiner (SVM) har tillämpats för att bygga klassificeringar, vilket kan hjälpa användare att fatta välinformerade affärsbeslut.
Support vector machines based on K-means clustering for real-time business intelligence systems
{'venue': 'IJBIDM', 'journal': 'IJBIDM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}