《表1 不同算法的分类表现》

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《一种面对大数据集的改进基于支持向量机的算法性能分析》

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以人工方式从正态分布中生成300个数据并进行二元分类，标记为+1与-1的共两类具有相同数量的数据。为方便进行对比分析，为各算法设置同样参数，其中，惩罚常数C=1，核宽度δ=0.1，选择高斯径向基函数K（x，y）=exP-||x-y||5/σ5。对于各子簇生成的多个分类器，分别以线性组合方法获得决策函数。在不同子簇数量下，从表1中可以看到不同子簇数量对应的新模型算法性能，同时将其与SVM、HSSVM、SSVM算法进行了比较。并测试了完整数据集的训练时间与精度。当子簇数量C=1时，表示SSVM模型在训练之前未使用FCM集群。