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基于支持向量机的模式识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法是现代智能技术的一个重要分支。SVM实现了结构风险最小化(SRM),而不是经验风险最小化(ERM),在保证分类精度的前提下,提高了分类器的泛化能力。着重讨论C-SVM原理,并在此基础之上,对算法进行了测试。测试结果表明,C-SVM分类算法具有较好的推广能力。 相似文献
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针对遥感图像监督分类方法需要人工提取训练样本的缺陷,提出一种模糊K均值聚类(FCM)提取训练样本、支持向量机(SVM)进行分类的方法。算法首先用FCM进行初步分类得到隶属度矩阵并判断每个样本的类别号;然后根据隶属度矩阵提取每类样本中密集程度较高的样本作为训练样本;最后用SVM对样本进行训练、再次分类。该方法克服了SVM算法需要人工样本的缺点,改善了传统非监督分类算法的性能,UCI标准数据库Iris数据和遥感数据样本的实验结果证明了该方法的可行性。 相似文献
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基于支持向量机的多类分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现今流行的分类方法的重要基础是传统的统计学,前提是要有足够的样本,当样本数目有限时容易出现过学习的问题,导致分类效果不理想。引入支持向量机方法,它基于统计学习理论,采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,较好的解决了小样本学习的问题;又由于采用了核函数思想,把非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度。对其相关内容包括优化算法及多类分类问题的解决进行了研究,最后用一个实例说明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对传统的个人信誉评估方法存在的缺陷,提出了一种基于K均值聚类和支持向量机结合的个人信誉评估方法。该方法先将测试数据集进行聚类,根据数据离聚类的数据分布来选取合适数据训练支持向量机,然后利用支持向量机进行分类。结果表明,同单一利用支持向量机分类进行比较,该方法减少了训练时间,同时具有较高的测试精度,比传统的个人信誉评估模型有更好的效果。 相似文献
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FCM算法中隶属度的新解释及其应用 总被引:17,自引:1,他引:17
本文从几何角度给出模糊c-均值聚类算法中隶属度的解释,这种解释能更好的说明模糊c-均值聚类算法的本质.作为应用,给出确定最优m值和确定最佳分类数的方法. 相似文献
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支持向量机及其算法研究 总被引:4,自引:1,他引:4
本文首先概要介绍了支持向量机的理论背景,然后结合目前一些主要的SVM训练方法以及它们之间的联系,比较了各种算法的优缺点。重点阐述了其中最有代表性的序贯最小优化(SMO)算法及其多种改进方案。最后指出了SVM及其算法进一步研究和亟待解决的一些问题。 相似文献
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孪生支持向量机通过求解较小的二次规划问题,提高了分类器的性能,然而,该方法主要利用了类间可分的特性,并使用hinge损失函数构建相应的模型,它们并未充分考虑不同类中数据的结构信息以及不同样本对分类的影响,导致该方法对噪声具有较强的敏感性以及重取样的不稳定性.为了进一步提高孪生支持向量机的性能,基于pinball损失函数,将数据集中不同类的结构信息以及不同样本的作用引入到孪生支持向量机中,获得了基于pinball损失的结构模糊孪生支持向量机模型,从理论上导出了基于pinball损失的结构模糊孪生支持向量机算法pin-sftsvm,通过选取人工生成数据集与UCI标准数据集,对pin-sftsvm算法进行了实验,并与tbsvm、s-tsvm和pin-tsvm算法进行了性能比较,表明了提出算法的有效性. 相似文献
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针对广义特征值中心支持向量机(GEPSVM)训练和决策过程不一致问题,该文提出一类改进的基于特征值分解的中心支持向量机,简称为IGEPSVM。首先针对二分类问题提出了基于特征值分解的中心支持向量机,然后基于一类对余类策略将其推广到多类分类问题。将GEPSVM求解广义特征值问题转化为求解标准特征值问题,降低了计算复杂度。引入了一个新的参数,可以调节模型的性能,提高了GEPSVM的分类精度。提出了基于IGEPSVM的多类分类算法。实验结果表明,与GEPSVM算法相比较,IGEPSVM不仅提高了分类精度,而且缩短了训练时间。 相似文献
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支撑向量机是一种基于统计学理论的新的学习算法,它采用了结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有很强的泛化能力。传统支撑向量机针对两类分类问题,为了深入地分析实际应用中的大规模和多类别的问题,通过对一次性求解法、一对多、一对一、有向无环图方法的原理和实现方法进行分析,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,并通过实验进行了验证和比较。实验结果表明,各种方法可以获得不同的分类器推广能力及训练速度和测试速度,也为今后如何更好地解决支撑向量机多类分类问题指明了方向。 相似文献
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基于支持向量机方法的噪声图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一。支持向量机方法被认为是好的学习分类方法之一,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对噪声图像的分割,提出了模糊权重支持向量机方法。分割实验表明,与经典支持向量机方法相比,模糊权重支持向量机方法具有更强的抗噪性。 相似文献
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针对投影孪生支持向量机(Projection Twin Support Vector Machine,PTSVM)在训练和求解过程中存在的问题,提出了一类改进的投影孪生支持向量机(Improved PTSVM),简称为IPTSVM.该文首先构造了改进的线性投影孪生支持向量机,然后利用核技巧轻松将其推广到了非线性形式.本文的主要贡献有:(1)提出了投影孪生支持向量机的新模型,克服了原始PTSVM在训练之前需要求解两个逆矩阵的问题;(2)继承了传统SVM(Support Vector Machine)的精髓,利用核技巧直接将线性IPTSVM推广到非线性形式;(3)引入了一个新的参数,可以调节模型的性能,提高了IPTSVM的分类精度.实验结果表明,与PTSVM算法相比较,IPTSVM不仅提高了分类精度,而且克服了PTSVM的一些不足. 相似文献
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支持向量机是在统计学理论基础上提出的一种新的机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为机器学习界的研究热点,并成功地应用在文本分类、图像识别、生物信息处理等领域。这里简要介绍了支持向量机算法及其应用,并且讨论了其未来的发展方向。 相似文献
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车牌定位是汽车牌照自动识别系统中的关键步骤。对车牌定位文体进行研究,提出一种基于支持向量机的定位方法。首先将图像分割为N×N大小的子块,提取每个子块的灰度特征,训练SVM分类器;然后用训练好的分类器进行牌照子块和非牌照子块的分类,再使用数学形态学滤波和区域合并;最后运用投影方法定位牌照区域。实验结果表明,该方法能正确定位牌照区域。 相似文献