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1.
殷小舟 《中国图象图形学报》2009,14(11):2299-2303
在对支持向量机在超平面附近容易对测试样本造成错分进行研究的基础上,改进了将支持向量机分类和k近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器.在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,如果距离差大于给定阈值可直接应用支持向量机分类,否则用最佳距离k近邻分类.数值实验表明,使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率. 相似文献
2.
何永明 《计算机工程与应用》2013,49(9):81-84
为了提高网络安全态势评估性能,提出一种K近邻和支持向量机相融合的网络安全态势评估模型(KNN-SVM)。将网络安全数据集输入到支持向量机学习,找到支持向量集,对于待评估网络安全态势样本,计算其与最优分类超平面间的距离,如果距离大于阈值,采用支持向量机进行网络安全态势评估,否则采用K近邻进行评估,以解决支持向量机对超平面附近样本易错分的缺陷,减少SVM的误判率。仿真结果表明,相对于单独SVM,KNN-SVM提高了网络安全态势评估正确率,而且性能更加稳定。 相似文献
3.
SVM-KNN分类算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
SVM-KNN分类算法是一种将支持向量机(SVM)分类和最近邻(NN)分类相结合的新分类方法。针对传统SVM分类器中存在的问题,该算法通过支持向量机的序列最小优化(SMO)训练算法对数据集进行训练,将距离差小于给定阈值的样本代入以每类所有的支持向量作为代表点的K近邻分类器中进行分类。在UCI数据集上的实验结果表明,该分类器的分类准确率比单纯使用SVM分类器要高,它在一定程度上不受核函数参数选择的影响,具有较好的稳健性。 相似文献
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研究网页自动分类是为快速找到用户所需网页.由于网络中网页数量相当大,而且网络是一种半结构化、海量、高维等文本,传统文本分类方法无法进行降维和消除冗余信息,易出现维数灾问题,网页分类准确率低,用户很难找到自己所需网页.为了提高网页分类准确率,提出基于主成分支持向量机的网页自动分类方法.首先对网页数据进行预处理,提取网页特... 相似文献
6.
支持向量机在网页信息分类中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对日益膨胀的网络信息,为方便用户准确定位所需的信息,将支持向量机(SVM)与二叉决策树结合起来进行网页信息的分类,并在构造决策支持向量机分类模型的基础上,进一步结合聚类的方法,解决多类分类问题,减少支持向量机的训练样本数,提高分类训练速度和分类准确率. 相似文献
7.
针对大规模训练集的网页分类问题提出UCM(UC and SVM)分类方法。UCM算法结合了支持向量机SVM(Support Vector Machine)与无监督聚类UC(Unsupervised Clustering)的特点,使网页分类既有较高的准确率,又有较快的分类速度。在训练阶段,UCM算法利用UC方法形成聚类中心;在分类阶段,UCM算法计算待分类网页与正例中心及反例中心的距离,若距离差较大,用UC分类,否则用SVM分类。在电子政务网页分类系统中的应用表明,UCM网页分类算法在准确率方面远高于UC,略高于SVM;在分类速度上,UCM介于UC和SVM二者之间,远大于SVM。 相似文献
8.
针对Android手机平台提出了基于特征加权K最近邻支持向量机(FWKN-SVM)的异常入侵检测方法.首先,分析了传统SVM在实际应用中的局限性,提出了一种基于特征类内类间距离的特征加权K最近邻的训练集约减策略.随后,根据手机恶意软件对系统造成的影响定义了系统行为,并通过在Android手机上编写的数据采集模块构建测试集和训练集.最后,利用特征加权K最近邻方法进行SVM训练集的精简和分类器的构建,并进行测试集预测.仿真结果表明,FWKN-SVM分类方法在Android异常入侵检测中应用效果良好. 相似文献
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