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)
Wang m.fl. I REF visades att algoritmen K-means SVM (KMSVM) kan påskynda svarstiden för klassificeringar genom att minska antalet stödvektorer samtidigt som en kompatibel noggrannhet för SVM bibehålls.
Support vector machines based on K-means clustering for real-time business intelligence systems
{'venue': 'IJBIDM', 'journal': 'IJBIDM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}