Filtratge de dades per a Support Vector Machines

Abstract

En aquest treball es presenta un nou algoritme anomenat "Filtratge per Puresa", dissenyat per a realitzar un filtratge de les dades d'entrenament d'una SVM per a classificació binària. Els experiments mostren reduccions de fins al 80% de les dades sense perdua de qualitat de la classificació.

In this project a new algorithm called "Purity Filtering" is presented. It has been specially designed to perform a filtering of the training data of a binary classification SVM. Experimental work shows reductions up to 80% of data without any major loss of the classification accuracy.