1、“.....根据最优化理论，转化为对偶问题来求解解上述问题后得到的分类规则函数是对于两类线性不可分问题，为第个训练点引入松弛变量ξ，把约束条件放松到ξ。显然ξ可以描述为训练集错划的程度。基于层次聚类的支持向量机分类算法论文原稿中维理论和结构风险最小理论的通用学习方法。它可以解决小样本学习问题，而且对数据的维数多变性不敏感，可以实现多种传统分类方法，能够较好地进行模型选择，并具有较好的推广能力。目前已经在许多智能信息获取与处理领域都取得了成功的应用。对于储空间大等问题......”。

2、“.....即在标准向量算法中加入聚类算法。该方法首先通过聚类方法从簇中选择分散的对象，根据个收缩因子收缩或移动它们，从而产生最有可能成为支持向量的组向量组成训练子集，接下来传统的次规划方法及其软件在计算时间占用内存和计算精度上都出现问题。为了解决这些问题，国内外许多科研工作者投入很多的精力来解决如何快速有效的提高的训练方法。实际应用中支持向量在样本训练集中只占小部分，据此本文借用聚类算法能够有效减试验和分析表明，适当数量的随机样本具备定精度的关于簇的几何信息......”。

3、“.....这将会大幅缩短训练时间。通过收缩因子和代表点的数量就可以调节该算法的精度。当收缩因子时，该算法就与的持向量机。该算法的核心思想是首先借用聚类算法对数据集进行聚类，通过聚类算法减少非支持向量，从而提高支持向量的训练速度。关于聚类算法的原理，文献有详细论述，本文不再叙述借用聚类算法是因为该算法具有以下优点它不用单聚类算法是因为该算法具有以下优点它不用单个质心来代表个簇，而是选择数据空间中固定数目的具有代表性的点。这些点是边界点和质心点的折衷......”。

4、“.....同时可以有效处理孤立点或噪点。度相近的聚类，但对于处理形状比较复杂的簇还存在不足。另外，初始聚类中心的选择和噪声数据会对这些算法产生很大的影响。同时的方法为了达到全局最优，会要求穷举所有的训练点，对于大数据量的训练集来说将是个非常耗时的过程。本文受到这些算法的启发精度，同时缩短了训练时间。试验和分析表明，适当数量的随机样本具备定精度的关于簇的几何信息，因此该算法开始聚类时随机抽取定数量的样本而不是所有样本进行聚类，这将会大幅缩短训练时间。通过收缩因子和代表点的数量就可以调节该算法的精度......”。

5、“.....而是选择数据空间中固定数目的具有代表性的点。这些点是边界点和质心点的折衷，也就是说在尽可能减少训练点的基础上尽可能的发现任意形状的类，同时可以有效处理孤立点或噪点。基于层次聚类的支持向量机分类算法论文原稿。足。另外，初始聚类中心的选择和噪声数据会对这些算法产生很大的影响。同时的方法为了达到全局最优，会要求穷举所有的训练点，对于大数据量的训练集来说将是个非常耗时的过程。本文受到这些算法的启发，借用聚类算法的思想提出了基于层次聚类支都取得了成功的应用......”。

6、“.....当样本数目较多时，传统的次规划方法及其软件在计算时间占用内存和计算精度上都出现问题。为了解决这些问题，国内外许多科研工作者投入很多的精力来解决如何快速有效的提高的训通过随机取样去除孤立点或噪点。如果个簇增长的太慢，去掉这个簇。对局部聚类进行合并。对每个新生成簇代表点根据收缩因子收缩或向簇中心移动。上面提到算法擅长处理凸形分布大小相近密度相近的聚类，但对于处理形状比较复杂的簇还存在不，借用聚类算法的思想提出了基于层次聚类支持向量机。该算法的核心思想是首先借用聚类算法对数据集进行聚类，通过聚类算法减少非支持向量......”。

7、“.....关于聚类算法的原理，文献有详细论述，本文不再叙述借用收缩因子时，该算法就与的算法性质相同，即基于聚类中心点的支持向量机算法当收缩因子趋于时，该算法的性质接近的算法，即基于聚类边界点的支持向量机算法。基于层次聚类的支持向量机分类算法论文原稿。上面提到算法擅长处理凸形分布大小相近密练方法。实际应用中支持向量在样本训练集中只占小部分，据此本文借用聚类算法能够有效减少非支持向量的特点，在分析其它类似算法的基础上，提出了基于层次聚类的支持向量机分类算法......”。

8、“.....是种基于统计学习理论中维理论和结构风险最小理论的通用学习方法。它可以解决小样本学习问题，而且对数据的维数多变性不敏感，可以实现多种传统分类方法，能够较好地进行模型选择，并具有较好的推广能力。目前已经在许多智能信息获取与处理领域学习时，学习速度慢，需要存储空间大等问题，提出了种基于层次聚类的支持向量机训练算法，即在标准向量算法中加入聚类算法。该方法首先通过聚类方法从簇中选择分散的对象，根据个收缩因子收缩或移动它们，从而产生最有可能成为支持向量的现在就有两个目标希望超平面间隔最大......”。

9、“.....又希望训练集错划程度尽可能小，所以引入惩罚参数。在实际使用时，我们可以选择来修改这两个目标的权重。这样新的目标函数成为体现了经验风险，而则体现了表达能力。所以惩罚参数实质上是财经验风两类线性可分问题，已知训练集包含个样本点其中是输入指标向量，或称输入模式，其分量称为特征，或属性或输入指标是输出指标，或称输出。支持向量就是寻求个平面，使得训练数据点距离这个平面尽量的远。这种极大化间隔的思想导致求解下列对变再用训练方法构建个最优分类器。实验证明，该算法使训练时间大为缩短......”。