一种快速的支持向量机多类分类算法

提出了一种快速的支持向量机多类分类算法.首先用每类训练样本的样本数作为权值构造最优二叉树,然后对每个非叶子结点训练两类分类器.分类时,从二叉树根结点开始逐层向下分类,直到某一叶子结点,该结点对应的类别即为待分类样本的类别.在Reuters 21578标准数据集上进行的分类实验表明,该算法具有较好的性能,在一定程度上克服了现有的支持向量机多类分类算法分类速度较慢的缺点,尤其在类别数较多、各类样本规模相同的情况下,采用该算法能够较大幅度地提高分类速度.     

支持向量机多类分类算法研究

提出一种新的基于二叉树结构的支持向量(SVM)多类分类算法.该算法解决了现有主要算法所存在的不可分区域问题.为了获得较高的推广能力,必须让样本分布广的类处于二叉树的上层节点,才能获得更大的划分空间.所以,该算法采用最小超立方体和最小超球体类包含作为二叉树的生成算法.实验结果表明,该算法具有一定的优越性.     

一种新的二叉树多类支持向量机算法

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。     

基于支持向量机的改进分类算法

为了进一步提高支持向量机分类的准确性和泛化能力,提出一种基于支持向量机的改进二叉树分类算法.首先介绍支持向量机的基本原理,总结了常见的多分类器分类算法及其特点,结合现有分类算法的优点,为分类器引入了不同的权值,提出二叉树改进分类算法,有效避免了常用分类算法不足.通过仿真实验,与典型的多类分类算法对比,验证该算法的有效性,为多类分类预测研究提供了一条有效的途径.     

一种新的二叉树多类支持向量机算法

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.     

一种新的多类支持向量机算法

提出了一种新的多类支持向量机算法OC-K-SVM.对k类分类问题,该方法构造了k个分类器,每一个分类器只对一类样本进行训练.使用Benchmark的数据集进行了初步的实验,实验结果验证了算法的有效性.     

基于特征空间聚类的二叉树支持向量机分类算法

采用数据挖掘中聚类分析的类距离定义,在高维特征空间中,计算各类别间的最短距离,以最短距离作为该类与其他类的距离,提出了一种基于聚类-二叉树支持向量机分类算法。该算法能够简化计算,同时通过类距离比较实现了对类距离最大者的优先分离,实验结果表明该算法具有一定的优越性。     

基于模糊支持向量机的多分类算法研究

针对支持向量机理论中的多分类问题以及SVM对噪声数据的敏感性问题,提出了一种基于二叉树的模糊支持向量机多分类算法。该算法是在基于二叉树的支持向量机多分类算法的基础上引入模糊隶属度函数,根据每个样本数据对分类结果的不同影响,通过基于KNN的模糊隶属度的度量方法计算出相应的值,由此得到不同的惩罚值,这样在构造分类超平面时,就可以忽略对分类结果不重要的数据。通过实验证明,该算法有较好的抗干扰能力和分类效果。     

一种基于几何分布的新支持向量机多分类方法

二叉树支持向量机是多分类问题的一种有效方法,然而分类的效果与二叉树的结构密切相关。获得更好的分类效果和更高的效率,要使得二叉树高度尽量小而两个子类尽量易分。距离通常用来衡量两个类的分离程度,但不能反映类的分布情况。考虑到多分类中类的分布,文中定义新的分离度和相似度来衡量两个类的分离度,并且提出了一中新的基于几何分布二叉树支持向量机多分类算法,该方法使得二叉树高度尽量小而两个子类尽量易分。实验表明该方法具有较高的分类准确率和效率。     

基于二叉树多类支持向量机的文本分类研究

文本分类是文本数据挖掘的基础和核心,为解决在文本分类中二值支持向量机不能进行多类分类的问题,论文提出采用二叉树对多个二值支持向量机(SVM)子分类器进行组合,并运用聚类分析中类距离方法规范二叉树生成过程的基于二叉树的多类支持向量机(MSVM)分类算法。实验数据表明,相对于KNN 算法和朴素贝叶斯算法,基于二叉树的MSVM 算法在文本分类上更具优越性。该算法已应用于科技奖励信息检索系统中,取得了良好的效果。     

一种改进的球结构偏二叉树SVM多分类算法

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。     

基于SVM的新多类分类算法

给出了一种基于编码二叉树的支持向量的多类分类算法。先定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题。可以看出该算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法。     

基于SVM的新多类分类算法

给出了一种基于编码二叉树的支持向量的多类分类算法.先定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题.可以看出该算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法.     

基于SVM的多类别轨迹的分类方法

轨迹分析是解决视觉监控系统中异常检测问题的重要途径.文章将对轨迹进行采样得到的坐标点集作为特征向量,利用SVM训练分类器,并采用一对一算法实现多类别轨迹的分类.实验结果表明,该方法能够满足SVM中核函数对于输入数据的要求,并实现对多类别轨迹的有效分类.     

一种新的分裂层次聚类SVM多值分类器

提出一种分裂层次聚类SVM分类树分类方法.该方法通过融合模糊聚类技术和支持向量机算法,利用分裂的层次聚类策略,有选择地重新构造学习样本集和SVM子分类器,得到了一种树形多值分类器.研究结果表明,对于k类别模式识别问题,该方法只需构造k-1个SVM子分类器,克服了SVM子分类器过多以及存在不可区分区域的缺点,具有良好的分类性能.实验结果验证了该方法的优越性.     

基于kmeans-SVM的二叉树粗分类方法

针对大型数据库中进行匹配识别时存在识别速度慢、时间长、影响实时应用效果的问题,提出了一种树形层次结构的粗分类方法.通过k-means得到两类粗分类的样本,用这两类粗分类数据训练SVM分类器,找到分类超平面,再不断调整分类超平面,最后构建二叉树型结构达到粗分类的目的.三个方法相结合很好地缩小目标的搜索范围,提高了识别时候...     

一种新的基于ART的支持向量机多类分类方法

基于支持向量机的二值分类原理，提出了一种由自适应共振理论方法与支持向量机相结合的改进型多类分类方法,此方法改进了传统支持向量机的一对一多类分类方法；对于每个二值分类器的结果进行决策时没有采用投票原则，而是采用自适应共振理论网络融合二值分类器的输出信息，从而克服了当分类器输出结果接近于O时投票法容易出现决策错误和票数相同时无法决策的不足．此算法已应用于玻璃的分类．仿真实验证明，此方法具有较好的分类效果．     

图像语义分类的树结构SVM方法

为了减小低层视觉特征和高层语义之间存在的"语义鸿沟",提出一种采用树结构支持向量机实现图像底层视觉特征到高层语义的映射方法。利用二叉树结构构建支持向量机(SVM),在SVM核函数空间利用距离作为树节点处的分类度量。二叉树的结构可以大大减小语义分类的时间,而将距离较大的语义类先分离开保证了语义分类具有较高的准确率。实验证明,该方法在保证准确率的同时可以在较大程度上缩短分类检索时间。     

基于二叉树的曲线描述方法

为了更好地描述曲线,引入了一种有效的曲线编码和描述方法———曲线树。这种曲线树是采用树的结构来描述曲线,其内部元素是有向相对高度。由于任何一种曲线都与一个曲线树一一对应,因此从树的根部开始,取其前几层得到的树,都是对该曲线的粗略的描述,而且随着层数的增加,刻画曲线的精度就越高。这种方法最大的一个优点是它不随曲线平移、拉伸和旋转而变化。在这种曲线描述的基础上,可进一步定义两曲线的距离,以便用来衡量曲线间的相似程度。