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一种基于支持向量机决策树多类分类器 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于支持向量机决策树的多类分类器SVMDT(Support Vector Machines based Decision Tree)。训练时,SVMDT采用样本类间最小距离原则进行决策树分叉,综合考虑局部类簇,生成一棵平衡的分类二叉树。分类时,SVMDT采用最大距离原则匹配决策。SVMDT训练时采用的距离为等效距离,综合考虑特征空间中样本类的中心距离以及样本类自身的分布特点,使得训练过程中确定各个SVM的优先级别更加合理,由此生成的决策树将特征空间严格划分开,避免了拒识区域的出现。UCI样本数据集实验结果表明,和传统的1对多SVM分类器相比,SVMDT具有训练速度快、分类速度快,分类精度高的特点。 相似文献
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传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类分类仍是一个研究的热点问题。在分析比较现有支持向量机多类分类OVO方法存在的问题及缺点的基础上,该文提出一种新的基于概率投票策略的多类分类方法。在该策略中,充分考虑了OVO方法中各个两类支持向量机分类器的差异,并将该差异反映到投票分值上。所提多类支持向量机方法不仅具有较好的分类性能,而且有效解决了传统投票策略中存在的拒分区域问题。将基于概率投票的多分类支持向量机作为关键技术应用于实际齿轮箱故障诊断,并与传统投票策略的结果进行对比,表明所提方法的上述优点。 相似文献
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提出一个新的基于样本点概率估计的支持向量机,通过定义相应样本数据点的概率估计值,以及相应的数据样本点到超平面的距离,来形成新的线性和非线性情况下的支持向量机。最后通过实验证明,在数据集的训练上,新的支持向量机比以往传统的支持向量机有更好的分类性能,并且缩短了支持向量机数据样本的训练时间。 相似文献
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多类支持向量机推广性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了分析多类支持向量机(Multi-category support vector machines,M-SVMs)的推广性能,对常用的M-SVMs算法加以概述,推导、总结了理论推广误差公式.对于给定的样本集,可以设计合理的编码来提高ECOCSVMs的推广性能,通过构造合理的层次结构来提高H-SVMs推广性能,其余M-SVMs算法的推广性能均取决于样本空间.研究结果为有效使用M-SVMs提供了依据,为改进M-SVMs指明了方向. 相似文献
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单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单类支持向量机的两种主要方法,阐述各种关于单类支持向量机的改进,包括使用未标号数据、选择样本点以及修改优化目标。对单类支持向量机做了总结。 相似文献
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一种新的二叉树多类支持向量机算法 总被引:33,自引:1,他引:33
采用二叉树结构对多个二值支持向量机(SVM)子分类器组合,可实现多类问题的分类,并且还可克服传统多类SVM算法存在的不可分区域的情况。针对现有二叉树多类SVM方法未采用有效的二叉树生成算法,该文采用聚类分析中的类距离思想,提出了一种新的基于二叉树的多类SVM分类方法。实验结果表明,新算法具有较高的推广性能。 相似文献
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支持向量机多类分类方法 总被引:30,自引:0,他引:30
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。当前针对多类问题的支持向量机分类方法主要有5种:一类对余类法(OVR),一对一法(OVO),二叉树法(BT),纠错输出编码法和有向非循环图法。本文对这些方法进行了简单的介绍,通过对其原理和实现方法的分析,从速度和精度两方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,给出了比较意见,并通过实验进行了验证,最后提出了一些改进建议。 相似文献
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基于支持向量机的多分类增量学习算法 总被引:8,自引:0,他引:8
支持向量机被成功地应用在分类和回归问题中,但是由于其需要求解二次规划,使得支持向量机在求解大规模数据上具有一定的缺陷,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有太高的算法复杂性。该文提出一种基于支持向量机的增量学习算法,适合多分类问题,并将之用于解决实际问题。 相似文献
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基于支持向量机的人脸识别方法 总被引:8,自引:0,他引:8
1.引言人脸是人类视觉中的常见模式,人脸识别在安全验证系统、公安(犯罪识别等)、医学、视频会议、交通量控制等方面有着广阔的应用前景。现有的基于生物特征的识别技术,包括语音识别、虹膜识别、指纹识别等,都已用于商业应用。然而最吸引人的还是人脸识别,因为从人机交互的方式来看,人脸识别更符合人们的理想。虽然人能毫不费力地识别出人脸及其表情,但人脸的机器自动识别仍然是一个具挑战性的研究领域。由于人脸结构的复杂性以及人脸表情的多样性、成像过 相似文献
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基于加权支持向量机的移动建模方法及其在软测量中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
工业过程软测量技术的核心问题是建立软测量模型,然而,利用传统全局建模方法与多模型建模方法进行复杂工业过程软测量建模时,在不同程度上存在一些问题.本文利用支持向量机(SVMs)泛化能力强的特点,结合局部加权学习(LWL)算法思想,提出一种适于局部学习的加权支持向量机(W_SVMs)学习算法和基于这种算法的移动建模方法.利用这种建模方法对Box-Jenkins煤气炉和重油催化裂化(FCCU)装置进行分析建模,并与其它不同建模方法进行比较,显示了该方法的优点和有效性. 相似文献
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多类支持向量机算法综述 总被引:21,自引:0,他引:21
传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效的推广至多类问题仍是一个有待研究的问题。本文中作者致力于对现有的几种较有成效的多类支持向量机做一介绍,并比较其优劣,以期对研究者以后的研究能有所启发。 相似文献
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刘冰 《数字社区&智能家居》2007,1(6):1590-1593
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。 相似文献
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模糊支持向量分类机 总被引:6,自引:0,他引:6
研究了当训练点的输出为模糊数时支持向量分类机的构建问题。对于线性模糊分类问题,首先将其转化为模糊系数规划。利用模糊系数规划的λ-最优规划,求解模糊系数规划得到模糊最优解(模糊集合)以及模糊最优分类函数集(取值为最优分类函数而隶属度为λ(0≤λ≤1)的模糊集合),从而构造线性模糊支持向量分类机。对于非线性模糊分类问题,引入核函数,类似干线性模糊分类问题得到非线性模糊支持向量分类机。最后构造显示模糊支持向量分类机特点的模糊支持向量集(取值为模糊训练点,隶属度为λ(0≤λ≤1)的模糊集合)。模糊支持向量分类机较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的分类问题。 相似文献
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SVM多值分类器在脱机手写体相似汉字识别中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
相似字的普遍存在是影响脱机手写体汉字识别率低的主要原因之一。论文研究了支持向量机(SVM)多值分类器在手写相似汉字识别中的应用,所提出的方法采用了小波弹性网格技术提取汉字的特征,通过实验比较了三种不同的SVM分类器组合策略的分类效果。 相似文献