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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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支持向量机解决多分类问题研究 总被引:24,自引:0,他引:24
支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,用于解决二分类问题。但在解决实际问题中遇到的多为多分类问题,通过研究现有提出的一些支持向量机多分类的方法,并进行分析比较,在一对一分类方法基础上提出具有容噪声的分类方法,通过标准数据集实验加以验证。 相似文献
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支持向量机在多类分类问题中的推广 总被引:51,自引:4,他引:51
支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。 相似文献
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支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析等领域。本文重点阐述了一些典型的支持向量机多分类算法及支持向量机多标注算法。最后指出了进一步研究和亟待解决的一些问题。 相似文献
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支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术;由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题;针对目前模糊支持向量机方法中,一般使用样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足,以统计学习理论和支持向量机为基础,提出了一种改进的模糊多类支持向量机方法,它是在全局优化分类的基础上,引入模糊隶属函数,然后利用改进的序列最小最优化算法求解模糊多类支持向量机,实验结果显示运行时间减少了,方法是可行的和有效的. 相似文献
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支持向量机多类分类算法新研究 总被引:2,自引:1,他引:1
支持向量机最初是针对两类分类问题提出的,如何将其推广至多类分类问题是当前SVM研究中的热点问题之一。主要针对支持向量机多类分类方法中的分解重构法进行了深入分析,详细讨论了影响分类器性能的两个关键因素:分解策略和组合策略,并通过实验验证了该观点。最后,通过实验对比了包括M-ary 支持向量机和模糊支持向量机的SVM多类分类方法。 相似文献
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文本分类是数据挖掘的基础和核心,支持向量机(SVM)是解决文本分类问题的最好算法之一。传统的支持向量机是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。介绍了支持向量机的基本原理,对现有主要的多类支持向量机文本分类算法进行了讨论和比较。提出了多类支持向量机文本分类中存在的问题和今后的发展。 相似文献
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基于证据理论的多类分类支持向量机集成 总被引:5,自引:0,他引:5
针对多类分类问题,研究支持向量机集成中的分类器组合架构与方法.分析已有的多类级和两类级支持向量机集成架构的不足后,提出两层的集成架构.在此基础上,研究基于证据理论的支持向量机度量层输出信息融合方法,针对一对多与一对一两种多类扩展策略,分别定义基本概率分配函数,并根据证据冲突程度采用不同的证据组合规则.在一对多策略下,采用经典的Dempster规则;在一对一策略下则提出一条新的规则,以组合冲突严重的证据.实验表明,两层架构优于多类级架构,证据理论方法能有效地利用两类支持向量机的度量层输出信息,取得了满意的结果. 相似文献
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为了进一步提高支持向量机分类的准确性和泛化能力,提出一种基于支持向量机的改进二叉树分类算法.首先介绍支持向量机的基本原理,总结了常见的多分类器分类算法及其特点,结合现有分类算法的优点,为分类器引入了不同的权值,提出二叉树改进分类算法,有效避免了常用分类算法不足.通过仿真实验,与典型的多类分类算法对比,验证该算法的有效性,为多类分类预测研究提供了一条有效的途径. 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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传统的支持向量机(SVM)是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。本文在对现有主要的四种多类支持向量机分类算法讨论的基础上,结合文本分类的特点,详细介绍了决策树支持向量机和几种改进多类支持向量机方法在文本分类中的应用。 相似文献
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网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成,基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器,用KDD99入侵检测数据对所提出的多分类支持向量机分类器进行了测试评估,将实验结果和BP神经网络方法进行了比较。实验表明提出的方法是可行的、高效的。 相似文献
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多类支持向量机文本分类方法 总被引:5,自引:3,他引:5
文本分类是数据挖掘的基础和核心,支持向量机(SVM)是解决文本分类问题的最好算法之一.传统的支持向量机是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题.介绍了支持向量机的基本原理,对现有主要的多类支持向量机文本分类算法进行了讨论和比较.提出了多类支持向量机文本分类中存在的问题和今后的发展. 相似文献
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研究了支持向量机多类算法DAGSVM(Direct Acyclic Graph SVM)的速度优势,提出了结合DAGSVM和简化支持向量技术的一种快速支持向量机多类分类方法。该方法一方面减少了一次分类所需的两类支持向量机的数量,另一方面减少了支持向量的数量。实验采用UCI和Statlog数据库的多类数据,并和四种多类方法进行比较,结果表明该方法能有效地加快分类速度。 相似文献
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针对基于传统支持向量机(SVM)的多类分类算法在处理大规模数据时训练速度上存在的弱势,提出了一种基于对支持向量机(TWSVM)的多类分类算法。该算法结合二叉树SVM多类分类思想,通过在二叉树节点处构造基于TWSVM的分类器来达到分类目的。为减少二叉树SVM的误差累积,算法分类前首先通过聚类算法得到各类的聚类中心,通过比较各聚类中心之间的距离来衡量样本的差异以决定二叉树节点处类别的分离顺序,最后将算法用于网络入侵检测。实验结果表明,该算法不仅保持了较高的检测精度,在训练速度上还表现了一定优势,尤其在处理稍大规模数据时,这种优势更为明显,是传统二叉树SVM多类分类算法训练速度的近两倍,为入侵检测领域大规模数据处理提供了有效参考价值。 相似文献