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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제20권 제4호
발행연도
2009.8
수록면
749 - 755 (7page)

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Support vector classification (SVC) provides more complete description of the lin-ear and nonlinear relationships between input vectors and classifiers. In this paper. we propose the sparse kernel classifier to solve the optimization problem of classification with a modified hinge loss function and absolute loss function, which provides the effi-cient computation and the sparsity. We also introduce the generalized cross validation function to select the hyper-parameters which affects the classification performance of the proposed method. Experimental results are then presented which illustrate the performance of the proposed procedure for classification.

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