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一种改进的支持向量机多类分类方法
引用本文:郭亚琴,王正群. 一种改进的支持向量机多类分类方法[J]. 现代电子技术, 2009, 32(20): 143-146
作者姓名:郭亚琴  王正群
作者单位:1. 紫琅职业技术学院,江苏,南通,226002
2. 扬州大学,信息工程学院,江苏,扬州,225009
基金项目:国家自然科学基金项目资助,江苏省高校自然科学基础研究项目资助 
摘    要:提出一种新的基于二叉树结构的支持向量机(SVM)多类分类方法.该方法解决了现有主要算法中存在的不可分区域问题,具有简单、直观、重复训练样本少的优点.为了提高分类模型的推广能力,必须使样本分布好的类处于二又树的上层节点,才能获得更大的划分空间.因此,该算法采用类间散布度量与类内散布度量的比值作为二叉树的生成算法.采用UCI标准数据集实验,实验结果表明该算法具有一定的优越性.

关 键 词:支持向量机  多类分类  二叉树  多类支持向量机

Improved Multiclass Classification Methods for Support Vector Machine
GUO Yaqin,WANG Zhengqun. Improved Multiclass Classification Methods for Support Vector Machine[J]. Modern Electronic Technique, 2009, 32(20): 143-146
Authors:GUO Yaqin  WANG Zhengqun
Abstract:
Keywords:
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