| 支持向量机多类分类算法研究 |
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| 引用本文： | 唐发明,王仲东,陈绵云.支持向量机多类分类算法研究[J].控制与决策,2005,20(7):746-749. |
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| 作者姓名： | 唐发明 王仲东 陈绵云 |
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| 作者单位： | 华中科技大学,控制科学与工程系,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(79970025)，国防科技预研基金项目(00J15.3.3.JW0528). |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 支持向量机 多类分类 二叉树 多类支持向量机 |
| 文章编号： | 1001-0920(2005)07-0746-04 |
On Multiclass Classification Methods for Support Vector Machines |
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| TANG Fa-ming,WANG Zhong-dong,CHEN Mian-yun.On Multiclass Classification Methods for Support Vector Machines[J].Control and Decision,2005,20(7):746-749. |
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| Authors: | TANG Fa-ming WANG Zhong-dong CHEN Mian-yun |
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| Abstract: | The multiclass SVM methods based on binary tree are proposed. The new methods can resolve the unclassifiable region problems in the conventional multiclass SVM methods. To maintain high generalization ability, the most widespread class should be separated at the upper nodes of a binary tree. Hypercuboid and hypersphere class least covers are used to be rules of constructing binary tree. Numerical experiment results show that the multiclass SVM methods are suitable for practical use. |
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| Keywords: | Support vector machines Multiclass classification Binary tree Multiclass support vector machines |
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