《表2 人工双螺旋线数据分类实验Tab.2 Test on artificial double helix samples》

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《基于压缩K近邻边界向量的支持向量预抽取算法》

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支持向量机采用C-SVM，其中C=100，核函数为RBF，RBF的宽度σ=10，支持向量的KNN预抽取算法中参数K=3。分别以原始样本、预抽取的KNN边界向量集、预抽取的CKNN边界向量集为训练样本，对C-SVM进行训练构建最优分类面，然后利用构建的最优分类面对测试数据进行分类实验，结果如表2所示，C-SVM分类面及KNN边界向量集、CKNN边界向量集、支持向量的分布情况如图3所示。