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一种基于遗传算法的SVM决策 树多分类策略研究
引用本文:连可,黄建国,王厚军,龙兵.一种基于遗传算法的SVM决策 树多分类策略研究[J].电子学报,2008,36(8):1502-1507.
作者姓名:连可  黄建国  王厚军  龙兵
作者单位:电子科技大学自动化工程学院,四川成都,610054
基金项目:国防基础科研课题,国家自然科学基金
摘    要:提出了一种基于遗传算法(GA)的SVM最优决策树生成算法,并将其应用于解决SVM多分类问题.首先以最大分类间隔为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(或近优)决策二叉树;然后在各个决策节点,利用传统的SVM算法进行二值分类,最终实现SVM的多值分类.理论分析及实验结果表明,新方法比传统的DT-SVM、DAG-SVM方法有更高的分类精度,比经典的1-a-1、1-a-r有更高的训练和分类效率.

关 键 词:支持向量机  遗传算法  决策树  
收稿时间:2007-08-29

Study on a GA-based SVM Decision-tree Multi-Classification Strategy
LIAN Ke,HUANG Jian-guo,WANG Hou-jun,LONG Bing.Study on a GA-based SVM Decision-tree Multi-Classification Strategy[J].Acta Electronica Sinica,2008,36(8):1502-1507.
Authors:LIAN Ke  HUANG Jian-guo  WANG Hou-jun  LONG Bing
Affiliation:Department of Automation Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,Sichuan 610054,China
Abstract:This paper presents a GA-based decision-tree algorithm to deal with SVM multi-class classification problem.First,GA is used to create optimal or near-optimal decision-tree automatically,which makes the margin between two classes maximal at every decision node.Then at every decision node,standard SVM is used to make binary classification.Finally,the SVM decision tree achieves multi-classification.Theoretical analysis and experiments show that the proposed method is more precise than the traditional DT-SVM an...
Keywords:support vector machine  genetic algorithm  decision tree  
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