SVM与KNN的联合应用  

作　　者：余翀翀[1] 

机构地区：[1]福建省泉州市华侨大学现代教育中心,福建362021

出　　处：《科技资讯》2006年第9期11-12,共2页Science & Technology Information

摘　　要：支持向量机(SVM)是20纪90年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法。此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力。能够较好地解决小样本、非线性及高维数等模式识别问题。近年来SVM已在人脸识别、函数逼近以及概率密度估计等众多领域得到了广泛的应用。近邻法(KNN)是模式识别非参数法中另外的一种重要的方法。本文阐述了它们之间的联系,并列举出一例应用。

关 键 词：支持向量机 最近邻分类 核函数 特征空间 

分 类 号：C8[社会学—统计学]