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支持向量机在多类分类问题中的推广
引用本文:刘志刚,李德仁,秦前清,史文中.支持向量机在多类分类问题中的推广[J].计算机工程与应用,2004,40(7):10-13,65.
作者姓名:刘志刚  李德仁  秦前清  史文中
作者单位:1. 武汉大学遥感信息工程学院,武汉,430079
2. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079
3. 香港理工大学土地测量与地理咨询系地球信息研究中心,香港
基金项目:利用空间数据挖掘技术进行新型影像目标识别和自动分类(编号:40023004),国家高新技术研究发展计划(编号:2001AA135081),香港CRC计划(编号:3_ZB40、1.34.9709)
摘    要:支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。

关 键 词:支持向量机  多类分类  多类支持向量机
文章编号:1002-8331-(2004)07-0010-04

An Analytical Overview of Methods for Multi-category Support Vector Machines
Liu Zhigang,Li Deren,Qin Qianqing,Shi Wenzhong.An Analytical Overview of Methods for Multi-category Support Vector Machines[J].Computer Engineering and Applications,2004,40(7):10-13,65.
Authors:Liu Zhigang  Li Deren  Qin Qianqing  Shi Wenzhong
Affiliation:Liu Zhigang 1 Li Deren 2 Qin Qianqing 2 Shi Wenzhong 31
Abstract:Support Vector Machines(SVMs )is originally designed for binary classification.How to effectively extend it for mul ti -category classification is still an on -going research issue.This paper presents a general overview of existing representative methods for multi -category support vector machines and systematically compares their performances,including training speed,classification speed and generalization ability.The disadvantage and unsolved problem of these methods are also given.
Keywords:Support Vector Machines  Multi-category Classification  M-SVMs
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