一种新的多类分类算法

多类分类问题通常采用多个标准的二分类支持向量机来求解,在这种情况下,需要解多个二次规划问题.为了简化多类分类问题带来的计算复杂性,本文根据一类分类思想提出一种多类分类算法,所给算法通过引入核函数能够独立地对每一类样本形成一个紧致的优化区域,从而达到分类的目的.人工及实际数据库的仿真实验表明所给算法在保持良好的分类精度条件下,能有效降低程序的运行时间.     

基于核Fisher的理想投影空间及分类阈值确定

介绍了一种基于Fisher线性判别的非线性分类方法--核Fisher,其主要思想是首先把样本映射到特征空间F,然后在此空问进行Fisher线性判别,隐含地实现了原输入空间的非线性判别;同时利用SVM对分类阚值进行估计,实现了对两类样本最大程度的区分.通过仿真可以得出这一判别方式有利于确定两类平均丢包率的区分阚值.     

基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法*

针对现有基于支持向量数据描述(SVDD)的多类分类算法未能充分利用重叠区域样本分布信息等问题,提出了一种基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法DM-SVDD。该算法首先由SVDD确定包围每类数据的最小超球,然后计算位于最小超球重叠区域中每个样本在其同类样本间的相对密度,最后以各类样本相对密度的均值为标准,对重叠区域内的待测样本进行分类。实验结果表明,算法DM-SVDD是可行有效的。     

基于核聚类的SVM多类分类方法

对支持向量机的多类分类问题进行研究，提出了一种基于核聚类的多类分类方法。利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组，对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类，并用这些二值分类器组成决策树的节点，构成了一个决策分类树。给出决策树的生成算法，提出了利用交叠系数来控制交叠，从而克服错分积累，提高分类准确率。实验结果表明，采用该方法，手写体汉字识别速度和正确率都达到了实用的要求。     

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.     

基于SVM的文本多类分类方法研究

支持向量机是在模式分类中表现优秀的一种分类方法。对现有的基于SVM的文本多类分类方法进行了介绍和比较．研究了分类器特征空间模式问题，在这些工作基础上，提出了并行SVM的模型。     

多类SVM分类算法的研究和改进

介绍分析了SVM基础理论和目前多类SVM分类算法及其优缺点,提出了一种边界向量抽取算法,并基于该算法改进了1ar和1a1两种多类SVM算法。实验结果表明该边界向量抽取算法可以有效的减少训练样本的数量,在保持分类器推广能力的条件下缩短SVM的训练时间,特别是在大样本训练数据时1arΔ可以提供最好的训练性能。     

基于核变换的高性能支持向量机分类算法

由于传统的支持向量机(SVM)算法的核函数没有考虑训练数据自身的特点,因而相对于具体的问题来说,往往不是最优的。为了获得最优的分类结果,提出了一种基于核变换思想的支持向量机分类方法。该方法首先根据训练样本的类属信息,通过对初始核进行线性变换来间接地达到改进输入空间到输出空间的映射函数的目的,同时利用变换后的核函数来求解分类数据特征空间的超平面方程。仿真和实验结果表明,采用此方法,不仅可以提高系统的分类性能和降低噪声的干扰,而且可以增强分类结果的鲁棒性。     

基于多示例学习框架的文本分类算法

针对有特殊结构的文本,传统的文本分类算法已经不能满足需求,为此提出一种基于多示例学习框架的文本分类算法。将每个文本当作一个示例包,文本中的标题和正文视为该包的两个示例;利用基于一类分类的多类分类支持向量机算法,将包映射到高维特征空间中;引入高斯核函数训练分类器,完成对无标记文本的分类预测。实验结果表明,该算法相较于传统的机器学习分类算法具有更高的分类精度,为具有特殊文本结构的文本挖掘领域研究提供了新的角度。     

基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法

提出一种新的基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间的样本点投影到一个高维特征空间,然后在特征空间应用线性Fisher判别。利用不同意识任务生成的脑电数据对KFDA和FDA进行比较,最后用线性支持向量机进行分类和识别,并与非线性支持向量机进行了比较,结果表明KFDA的识别率明显优于后二者。     

一种处理多类分类问题的强化支持向量机方法

提出了一种强化支持向量机方法,将支持向量机与强化学习结合,逐步对未知类别标记样本进行访问,根据对该样本分类结果正确与否的评价标记访问点的类别,并对当前的分类器进行更新,给出了更新分类器的规则。对模拟数据和真实数据分别进行了实验,表明该方法在保证分类精度的同时,大大降低了对已知类别标记的训练样本的数量要求,是处理已知类别标记样本获取困难的多类分类问题的一种有效的方法。     

改进的核费舍判别分析法应用于故障诊断

化工过程采样数据具有强非线性和噪声,针对化工过程状态监控的问题,提出一种改进的核费舍判别分析法（KFDA）的故障诊断算法。首先采样数据经过小波变换方法去除噪声,去除噪声后的数据进行KFDA建模,然后在建模同时采用特征向量选择（FVS）算法降低复杂性。Tennessee Eastman process实验结果表明了该算法的有效性,同时该算法加强了KFDA故障诊断的准确性,并明显地减少了存储空间和运算时间。     

基于支持向量机的不平衡数据分类算法的研究*

针对不平衡数据分类问题,提出了基于Smote与核函数修改相结合的算法。首先用Smote方法处理数 据,降低不平衡度;然后以黎曼几何为依据,利用保角变换,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能 力;最后用修改后的支持向量机对新的数据进行处理。实验结果表明,这种方法能在保持整体正确率的前提下 有效地提高少数类样本的分类准确率。     

一种新的模糊支持向量机多分类算法

在模糊多分类问题中,由于训练样本在训练过程中所起的作用不同,对所有数据包括异常数据赋予一个隶属度。针对模糊支持向量机（fuzzy support vector machines,FSVM）的第一种形式,引入类中心的概念,结合一对多1-a-a(one-against-all)组合分类方法,提出了一种基于一对多组合的模糊支持向量机多分类算法,并与1-a-1(one-against-one)组合和1-a-a组合的分类算法比较。数值实验表明,该算法是有效的,有较高的分类准确率,有更好的泛化能力。     

基于规范化KDDA的人脸识别算法

传统的PCA和LDA算法受限于“小样本问题”,且对像素的高阶相关性不敏感。论文将核函数方法与规范化LDA相结合,将原图像空间通过非线性映射变换到高维特征空间,并借助于“核技巧”在新的空间中应用鉴别分析方法。通过对ORL人脸库的大量实验表明,该方法在特征提取方面优于PCA,KPCA,LDA等其他方法,在简化分类器的同时,也可以获得高识别率。     

一种新的基于二叉树的SVM多类分类方法

介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,分析其存在的问题及缺点。提出了一种基于二叉树的支持向量机多类分类方法（BT SVM）,并将基于核的自组织映射引入进行聚类。结果表明,采用该方法进行多类分类比1 v r SVMs和1 v 1 SVMs具有更高的分类精度。     

一种面向不平衡数据集的核Fisher线性判别分析方法

实际应用中,很多分类问题是面向不平衡数据的分类,而不平衡数据集会导致许多分类器的性能下降。文中介绍核Fisher线性判别分析的分类机制,分析不平衡数据导致核Fisher线性判别分析失效的原因,进而提出一种加权核Fisher线性判别分析方法。该方法通过调整两类样本的核协方差矩阵对核类内离散度矩阵的贡献, 可克服不平衡数据对分类性能的影响。为进一步测试该方法, 对UCI数据集进行实验测试,实验结果表明该方法可有效改进分类器的分类性能。     

基于超球支持向量机的兼类文本分类算法研究

针对兼类文本,提出了一种分类算法。对属于同一类别的文本,利用超球支持向量机在特征空间中求得一个能包围该类尽可能多文本的最小超球,使各类文本之间通过超球分隔开,达到分类效果。对待分类文本,计算它到各超球球心的距离,根据距离判定该文本所属的类别。实验结果证明,该算法不仅具有较快的分类速度,而且具有较高的分类精度。     

基于商空间粒度理论的大规模SVM分类算法

利用商空间粒度理论对已有的SVM分类算法进行改进,给出了一种新的SVM分类算法——SVMG。该算法将SVM分类问题划分成两个或多个子问题,从而降低了SVM分类复杂度。实验表明,改进的算法适用于处理大数据量的样本,能在保持分类精度的情况下有效地提高支持向量机的学习和分类速度。