作者：苏意玲web挖掘支持向量机聚类
摘要：针对日益增长的对Web数据挖掘的现状，本文提出了一种基于支持向量机和聚类的Web挖掘新方法，根据支持向量机中支持向量不会出现在两类样本集间隔以外的正确划分区的理论，通过引入聚类中的类质心、类半径、类质心距等概念，从而较好地解决快速而准确地删除非支持向量的问题，保证算法的泛化性。实验表明，采用这种改进的算法既能快速精确地对训练样本进行删减又较好地解决了泛化性问题。
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《计算机与现代化》（CN：36-1137/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机与现代化》自创刊以来，以理论联系实际、促进应用开发为宗旨，主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文，设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目，既有相当的学术水平，又有现实的指导作用。
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