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《计算机工程与科学》2019,(4):719-726
基于二叉树结构组合的多分类SVM具有二分类SVM个数少的特点,避免了不可分、拒分区域的情形出现。针对基于二叉树结构的类别组合方法缺乏类别组合具体评价标准的问题,提出了基于分类属性信息增益IG比的多分类SVM结构评价方法,定义了基于分类属性的IG比,将多类划分成左、右两个类别组合,计算每种可能组合依赖于变量的分类属性IG比,以其最大值作为该组合优劣的衡量标准。使用UCI数据库的数据集对该方法进行实证分析,结果表明,评价指标值取最大值时,其对应类别组合构成的多分类SVM具有较高的识别率。 相似文献
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图像语义分类的树结构SVM方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了减小低层视觉特征和高层语义之间存在的"语义鸿沟",提出一种采用树结构支持向量机实现图像底层视觉特征到高层语义的映射方法。利用二叉树结构构建支持向量机(SVM),在SVM核函数空间利用距离作为树节点处的分类度量。二叉树的结构可以大大减小语义分类的时间,而将距离较大的语义类先分离开保证了语义分类具有较高的准确率。实验证明,该方法在保证准确率的同时可以在较大程度上缩短分类检索时间。 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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支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,在模式识别、回归分析、函数估计等领域有着广泛的应用。论文提出在单片机系统上实现这一算法的方法,并在智能像卡联网门禁系统中得以实现。应用结果表明,该方法使像卡识别在获得SVM多类分类识别能力的同时,也有效降低了单片机的计算负荷。 相似文献
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一种新的基于二叉树的SVM多类分类方法 总被引:25,自引:0,他引:25
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。 相似文献
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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。 相似文献
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Peipei Yin Fuchun Sun Chao Wang Huaping Liu 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2008,12(7):685-691
An adaptive feature fusion framework is proposed for multi-class classification based on SVM. In a similar manner of one-versus-all
(OVA), one of the multi-class SVM schemes, the proposed approach decomposes a multi-class classification into several binary
classifications. The main difference lies in that each classifier is created with the most suitable feature vectors to discriminate
one class from all the other classes. The feature vectors of the unknown samples are selected by each classifier adaptively
such that recognition is fulfilled accordingly. In addition, novel evaluation criterions are defined to deal with the frequent
small-number sample problems. A writer recognition experiment is carried out to accomplish this framework with three kinds
of feature vectors: texture, structure and morphological features. Finally, the performance of the proposed approach is illustrated
as compared with the OVA by applying the same feature vectors for all classes. 相似文献
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提出一种基于支持向量机(SVM)多类分类的变压器故障诊断方法.根据SVM理论建立变压器故障预测数学模型,应用决策二叉树方法建立诊断模型,通过Matlab对各节点处的支持向量机进行训练及仿真,最终得到了变压器故障分类的结果.仿真结果表明,该方法对变压器故障类型能较为准确地分类. 相似文献
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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。 相似文献
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为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objectiveoptimizesmulti-classSVMbasedonAUC)算法.该算法采用AUC作为评价标准,利用多目标优化算法作为SVM参数的优化方法,避免优化对象的AUC值过低问题,因为在多类分类学习中任何一个两类分类的AUC值太低,都会影响整体学习的效果.实验结果表明,提出的优化方法改进了算法的学习能力,取得了较好的学习效果. 相似文献
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针对现有的主动学习算法在多分类器应用中存在准确率低、速度慢等问题,将基于仿射传播(AP)聚类的主动学习算法引入到多分类支持向量机中,每次迭代主动选择最有利于改善多类SVM分类器性能的N个新样本点添加到训练样本点中进行学习,使得在花费较小标注代价情况下,能够获得较高的分类性能。在多个不同数据集上的实验结果表明,新方法能够有效地减少分类器训练时所需的人工标注样本点的数量,并获得较高的准确率和较好的鲁棒性。 相似文献
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一种LDA与SVM混合的多类分类方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对决策有向无环图支持向量机(DDAGSVM)需训练大量支持向量机(SVM)和误差积累的问题,提出一种线性判别分析(LDA)与SVM 混合的多类分类算法.首先根据高维样本在低维空间中投影的特点,给出一种优化LDA 分类阈值;然后以优化LDA 对每个二类问题的分类误差作为类间线性可分度,对线性可分度较低的问题采用非线性SVM 加以解决,并以分类误差作为对应二类问题的可分度;最后将可分度作为混合DDAG 分类器的决策依据.实验表明,与DDAGSVM 相比,所提出算法在确保泛化精度的条件下具有更高的训练和分类速度. 相似文献
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结合特征选择的二叉树SVM多分类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决现有二叉树SVM多分类算法采用固定的特征集和结构存在分类精度较低的问题,提出了一种结合特征选择的二又树SVM多类分类算法,采用自上而下分裂的方式构造整个二又树结构,首先计算各节点的所有可能分割,并以分离度和相似度作为依据为各分割选择有效的分类特征子集,再以相应的特征子集计算各分割的类间距,最后选择类间距最大的分割生成子节点,实验结果表明,该算法分类精度较高且计算复杂度低. 相似文献