《表2 候选集大小与阈值δ的关系》

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《基于径向基函数神经网络预抽取的支持向量机》

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在支持向量（SV）预抽取中，候选集的大小受阈值的影响，如表2所示.候选集的大小随着阈值δ的降低而减小，训练时间也相应减少，然而，当δ降低到一定程度之后，由于支持向量的特征信息被严重损坏，分类精度将相应降低.为了获得训练速度与分类精度之间的平衡，可以选择合适的阈值，对于双月、a1a、蘑菇和a6a数据集，阈值δ分别设定为0.55，0.05，0.55和0.000 1.图3给出了双月数据集中在不同阈值条件下的候选样本分布图，可以看出，与原始数据集相比，将接近决策边界的数据样本抽取出来并将其添加到候选集中，可以获得包含可能是支持向量的候选集.