基于高维映射感知器网络的机器学习分类方法

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摘要：利用Rosenblatt感知器网络的权值学习方法,提出一种解决线性不可分样本的多类分类方法.该方法不需要考虑使用何种核函数,将高维坐标值作为分类信息的函数,直接解决非线性多类分类问题.对双螺旋线数据分类应用的结果表明:基于高维映射感知器网络的多类分类机器学习方法可以有效解决非线性数据的分类问题,并能够提高分类效率和准确度.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90344A/2008S1/1000600802.html

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关键词：机器学习 感知器 cqvip rosen 学习方法 机器学习 多类分类 线性不可分 高维映射 感知器网络