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一种新的二叉树多类支持向量机算法 总被引:33,自引:1,他引:33
采用二叉树结构对多个二值支持向量机(SVM)子分类器组合,可实现多类问题的分类,并且还可克服传统多类SVM算法存在的不可分区域的情况。针对现有二叉树多类SVM方法未采用有效的二叉树生成算法,该文采用聚类分析中的类距离思想,提出了一种新的基于二叉树的多类SVM分类方法。实验结果表明,新算法具有较高的推广性能。 相似文献
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通过对支持向量机基本原理及其多类分类方法的研究,提出了一种基于编码的SVM多类分类方法.通过对ORL人脸库样本的多类分类实验,证明此方法在保证高识别率的同时,可减少所需SVM二值分类器个数,从而大大减少了运算量和运算时间,具有较强的实际应用价值. 相似文献
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利用核化思想提出了一种新的SVM多层分类算法。该算法的基本思路是:先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,然后采用最小超球体类包含作为层次分类的依据来生成二叉决策树,从而实现在高维空间中的多类分类。实验表明,采用该算法进行多类分类,可以有效地解决输入空间非线性可分问题,并可在一定程度上提高分类器的分类精度。 相似文献
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采用聚类分析中的类距离思想,在特征空间中,计算各类别间的最短距离,以最短距离计算该类与其它类的平均距离,提出了一种新的二叉树生成算法.在算法中,利用对称矩阵的特点,简化计算,同时实现了对先分离出来的类的类距离的有效舍弃,实验结果表明该算法具有一定的优越性. 相似文献
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针对支持向量机分类方法在处理不平衡样本数据时出现的问题,通过对类间样本距离、类内样本分布及该类所占区域3个方面的改进,提出了一种处理不平衡样本数据的计算方法。将该方法与偏二叉树支持向量机结合,提出了一种改进球结构偏二叉树支持向量机多分类方法。选取UCI数据库中的数据,将该方法与球结构偏二叉树支持向量机、欧氏距离偏二叉树支持向量机、加权欧氏距离偏二叉树支持向量机方法进行比较,实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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本文提出了一种新的基于SVM多类问题的策略Half-Against-Half,用该方法训练的基本思想是从多个类别中选择相近或相似的类别,相近的类别放在一个子集里,把多个类别分成两个子集,一直递归地使用这种思想,用类似决策树的思想构造,直到通过多个二分SVM分类器能把每个类别分开。从理论上看,该方法在训练时间、速度、训练集大小等方面比传统的方法OVA、OVO、DAG有一定的优势,并在实践方面得到了实验数据的支持。 相似文献
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Adaptive binary tree for fast SVM multiclass classification 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper presents an adaptive binary tree (ABT) to reduce the test computational complexity of multiclass support vector machine (SVM). It achieves a fast classification by: (1) reducing the number of binary SVMs for one classification by using separating planes of some binary SVMs to discriminate other binary problems; (2) selecting the binary SVMs with the fewest average number of support vectors (SVs). The average number of SVs is proposed to denote the computational complexity to exclude one class. Compared with five well-known methods, experiments on many benchmark data sets demonstrate our method can speed up the test phase while remain the high accuracy of SVMs. 相似文献
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目前性能较好的多分类算法有1-v-r支持向量机(SVM)、1-1-1SVM、DDAG SVM等,但存在大量不可分区域且训练时间较长的问题。提出一种基于二叉树的多分类SVM算法用于电子邮件的分类与过滤,通过构建二叉树将多分类转化为二值分类,算法采用先聚类再分类的思想,计算测试样本与子类中心的最大相似度和子类间的分离度,以构造决策节点的最优分类超平面。对于C类分类只需C-1个决策函数,从而可节省训练时间。实验表明,该算法得到了较高的查全率、查准率。 相似文献
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超球体多类支持向量机理论 总被引:3,自引:0,他引:3
目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练.因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路. 相似文献
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基于Huffman树的多类SVM方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于Huffman树的支持向量机多类分类方法.二叉树方法是一种常用的多类分类方法,它的关键问题在于如何构造合理的结构以获得较高的推广能力.为解决该问题,按照Huffman树的构造过程自下向上地构造二又树,使易于分割的类处于上层结点.实验结果表明,该方法与One-vs-One和DAGSVM方法的分类效果相当. 相似文献
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为了有效提高漏洞分类的准确性,针对基于二叉树多类支持向量机分类算法的分类复杂性和分类结果依赖二叉树的结构等缺点,提出了一种基于熵的二叉树多类支持向量机的漏洞分类算法。根据定义最小超球体进行漏洞样本空间的分类,有效地通过熵的计算来描述漏洞之间的混杂程度,使得漏洞分类的计算过程被简化且能够有效减少分类结果对二叉树结构的依赖。采用公共漏洞枚举(CWE)漏洞分类体系在收集到的3000个漏洞样本上进行大量仿真实验,漏洞分类的平均准确率和平均召回率达93.3%和93.25%,高于基于二叉树多类支持向量机分类算法和K-近邻(KNN)分类算法得到的平均值。实验结果表明所提算法有效可行,能精确地实现漏洞的分类。 相似文献
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采用支持向量机解决多类分类问题一般通过多个两类分类器的组合来求解,如何组合这些两类分类器就是该方法的关键.提出一种改进的支持向量机决策树多类分类模型,该模型通过引入类间可分性度量来确定决策树结构,以类间可分性度量的高低来决定不同类别在决策树中的位置,将容易分离的类尽可能早地划分出来.最后通过一组实验证明了该模型的有效性. 相似文献