基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域．支持向量机是一种高效的分类识别方法，在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势．但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法。不能直接应用于多类问题．总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法。分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论，并给出了进一步的研究方向．     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域.支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题.总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法,分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论,并给出了进一步的研究方向.     

一种用于多分类问题的改进支持向量机

针对非均衡分布的多类分类问题,为提高支持向量机(SVM)算法的性能,提出了一种改进的SVM算法. 将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合,构造出一种参数最优的进化SVM(GA-SVM), SVM模型采用径向基函数(RBF)作为核函数,利用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码和优化搜索,将搜索到的优化结果作为SVM的最终模型参数. 在两个不同特性的数据集上进行仿真测试,结果表明,与使用交叉验证策略的简单SVM相比,改进后的GA-SVM算法在多类非均衡问题上明显提高了分类正确率,学习速度也有提高.     

多类支持向量机的自然图像分类

根据图像的内容把图像划分为多个不同的类别一直是计算机视觉的一个难点。这里提出了一种多类支持向量机用于图像分类的算法，该方法主要在2类支持向量机的基础上用来构造多类分类器，用于把自然图像分成多个类别，同时研究了不同核函数的参数变化对分类效果的影响，实验证明和传统的方法相比，分类的准确性有明显的提高。     

基于支持向量机与相关向量机的高光谱图像分类

高光谱遥感是将目标探测技术与光谱成像技术相结合的多维地物信息获取技术,可以同时获取描述地物分布的二维空间信息与描述地物光谱特征属性的一维光谱信息。相对于多光谱遥感,高光谱图像具有更加丰富的地物光谱信息,可以详细地反映待测地物细微的光谱属性,使地物的精确分类成为可能。本文通过对SVM与RVM的理论研究与对比分析,将这两种高维数据处理算法应用于同一高光谱图像中进行分类研究。实验结果表明,SVM的总体分类精度要略高于RVM的总体分类精度。     

一种非线性支持向量机决策树多值分类器

提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法．该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度．在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减少计算规模,从而提高分类精度与分类效率．实验结果表明,与一般的线性支持向量机决策树分类算法相比,该算法的分类精度有了明显提高,同时其分类时间也相应降低．     

支持向量机多分类问题研究

支持向量机是典型的两类分类方法,如何将其推广到多分类问题是学者们正在研究的一个热点。对比分析几种常用的多类方法的优缺点,利用标准数据集对多类支持向量机的速度和精度两方面进行试验分析。研究表明,对于大规模的多类分类问题,有向无环图简单易行,具有理想的训练速度与精度,具有一定的参考价值。     

支持向量机多类分类方法的精度分析

为了更好的选择合适的支持向量机多类分类器,对多类分类器one—against—the—rest及二叉树多类分类器的分类精度进行了理论分析,给出了定量的分类精度公式。公式表明,二叉树多类分类器的分类精度通常大于one—against—the—rest多类分类器的分类精度。在所有的二叉树多类分类器中,均衡二叉树多类分类器的分类精度最高,最不均衡二叉树多类分类器的分类精度最低。最后通过实验验证了理论分析的正确性。     

基于二叉排序树的哈夫曼编码

传统的哈夫曼编码的实现方式是在构造哈夫曼的基础上,从叶子节点到根节点逆向进行的。为了提高编码的效率,给出了一种新的哈夫曼编码实现方式,该方式通过利用二叉排序树的数据结构,从哈夫曼的根节点出发,向叶子节点进行编码,在编码过程中仅将哈夫曼树的每个叶子节点进行一次扫描便可以得到各个叶子节点的哈夫曼编码。该方法不仅符合编码的思维方式,而且解决了原先编码过程中大量指针移动的问题。     

一种多属性约简支持向量机混合分类方法

针对属性特别多仅用一种属性约简方法难以实现有效约简的情况,提出了基于双重属性约简的混合支持向量机分类方法.通过引入贡献率和正确率两个概念,首先采用主成分分析算法计算各个条件属性的贡献率,根据贡献率大小和给定的阈值去掉条件属性中贡献率小的成分,提取信息量最大的主要成分;然后再基于粗糙集的属性约简理论,计算这些主要成分对决策变量的正确率,对这些属性进行第二次约简;该方法采用定性定量相结合的方式,可以最大程度地去除属性集中冗余的或不重要的属性,保证将最简的属性样本集输入支持向量机进行建模预测.最后的仿真试验验证了我们所提方法的有效性和正确性.     

Huffman树在判定问题中的应用研究

时间效率是衡量算法优劣的一个重要因素。判定类问题作为软件开发中的常见问题,有很多解决方法。研究表明,运用Huffman算法可以建立最佳判定树,提高程序的执行效率。Huffman树在多重判定这一领域具有较高的使用价值。     

基于GBDT和SVM的光伏发电出力预测研究

梯度提升决策树（GBDT）和支持向量机（SVM）是预测光伏出力的两种常用算法。分析了光伏发电出力的影响因素,介绍了GBDT算法和SVM算法的原理,以及基于两种算法的光伏出力预测模型的流程,并进行对比分析。实验结果表明,基于GBDT算法的光伏出力预测模型的平均绝对相对误差和均方根误差都较小,预测效果更好。     

采用 SVM 方法的文本情感极性分类研究

文本情感极性分类是文本情感分析首先要解决的关键问题。在分析影响文本情感分类的各类因素的基础上,首先构建了情感词典,并进行情感特征选取以及情感特征加权,然后使用SVM分类的方法对文本进行情感识别及分类,最后在语料数据集的基础上,在单机平台上和Spark分布式计算平台上执行分类模型,对比分析其分类精度和时间代价。实验结果验证了本文构建的情感极性分类模型在单机和分布式云平台上中的有效性。     

基于组合分类器的信用卡信誉检测方法研究

给出了支持向量机的信誉检测模型和基于决策树的信誉检测模型的建立方法,并在这2种单一分类器的基础上,归纳总结了支持向量机方法和决策树方法对信用卡信誉检测的偏好特性,提出了一种基于偏好特性的组合分类模型建立方法．     

基于遗传算法的二叉树支持向量机分类方法

针对传统的基于支持向量机的文本分类存在的问题进行了研究,采用二叉树结构与多个支持向量机子分类器组合进行Web文本信息分类,在二叉树支持向量机多类方法的基础上,进一步结合遗传算法,提出了一种新的支持向量机的多类分类方法,实验结果表明,采用该方法进行多类分类,分类精度明显提高,体现了将遗传算法与二叉树支持向量机结合的优越性。     

一种不用构造二叉树的哈夫曼编码

针对传统哈夫曼编码算法都需要建立哈夫曼树的缺点,提出了一种不用建立哈夫曼树也可以进行哈夫曼编码的算法。该算法抛开具体的树结构,只需用一维数组模拟二叉树的创建过程求得每个符号的编码长度,然后根据编码长度为每个符号分配编码。算法分析表明,该算法需要的内存空间比传统哈夫曼编码算法要少很多。同时,算法的时间复杂度为O(n)。     

基于支撑矢量机的自动视频分类方法

提出了一种基于支撑矢量机和中心距离比值的自动视频分类方法。它通过提取视频镜头中的颜色和运动特征,利用核支撑矢量机将视频的低级别特征映转到其高层的语义特征上,并在进行支撑矢量机训练算法之前使用了中心距离比值法进行支撑矢量的预选取,实现了语义内容上的自动视频分类。仿真结果表明,该算法能对视频进行比较准确的分类。     

基于SVM分类可信度的暴雨/冰雹分类模型

为提高支持向量机(support vector machine,SVM)暴雨/冰雹分类准确率,研究了暴雨/冰雹样本到分类超平面的距离、样本邻域以及训练样本的过程信息对SVM分类可信度的影响,提出了采用距离系数、邻域系数和过程系数综合确定SVM分类可信度的方法,设计了基于SVM分类可信度的暴雨/冰雹分类模型,对暴雨和冰雹进行区分.结果表明:采用距离系数、邻域系数和过程系数可有效确定SVM分类可信度,基于SVM分类可信度的暴雨/冰雹分类模型有利于提高冰雹识别的击中率并降低其误报率.     

基于支持向量机的高速公路事件检测算法研究

高速公路事件检测是交通信息工程及控制学科中的一项重要研究课题,以高速公路交通流的特点为研究对象,提出了一种基于支持向量机(SVM)的高速公路事件检测算法.根据支持向量机的基本原理,分别设计了基于线性不可分SVM、齐次多项式核函数、高斯径向基核函数、双曲线正切核函数等不同核函数的事件检测算法.仿真结果表明:针对不同的交通流状况,选择合适的SVM模型和核函数,得到的检测结果与经典的加利福尼亚算法相比,检测效率高,性能指标好,具有较高的实际应用价值.