基于对支持向量机的多类分类算法在入侵检测中的应用

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。     

基于聚类标签均值的半监督支持向量机

针对标签均值半监督支持向量机在图像分类中随机选取无标记样本会导致分类正确率不高,以及算法的稳定性较低的问题,提出了基于聚类标签均值的半监督支持向量机算法。该算法修改了原算法对于无标记样本的惩罚项,对选取的无标记样本聚类,使用聚类标签均值替换标签均值。实验结果表明,使用聚类标签均值训练的分类器大大减少了背景与目标的错分情况,提高了分类的正确率以及算法的稳定性,适合用于图像分类。     

基于核聚类的SVM多类分类方法

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。     

基于二叉树多类支持向量机的文本分类研究

文本分类是文本数据挖掘的基础和核心,为解决在文本分类中二值支持向量机不能进行多类分类的问题,论文提出采用二叉树对多个二值支持向量机(SVM)子分类器进行组合,并运用聚类分析中类距离方法规范二叉树生成过程的基于二叉树的多类支持向量机(MSVM)分类算法。实验数据表明,相对于KNN 算法和朴素贝叶斯算法,基于二叉树的MSVM 算法在文本分类上更具优越性。该算法已应用于科技奖励信息检索系统中,取得了良好的效果。     

一种快速的支持向量机多类分类算法

提出了一种快速的支持向量机多类分类算法.首先用每类训练样本的样本数作为权值构造最优二叉树,然后对每个非叶子结点训练两类分类器.分类时,从二叉树根结点开始逐层向下分类,直到某一叶子结点,该结点对应的类别即为待分类样本的类别.在Reuters 21578标准数据集上进行的分类实验表明,该算法具有较好的性能,在一定程度上克服了现有的支持向量机多类分类算法分类速度较慢的缺点,尤其在类别数较多、各类样本规模相同的情况下,采用该算法能够较大幅度地提高分类速度.     

基于熵的二叉树多类支持向量机的漏洞分类

为了有效提高漏洞分类的准确性,针对基于二叉树多类支持向量机分类算法的分类复杂性和分类结果依赖二叉树的结构等缺点,提出了一种基于熵的二叉树多类支持向量机的漏洞分类算法。根据定义最小超球体进行漏洞样本空间的分类,有效地通过熵的计算来描述漏洞之间的混杂程度,使得漏洞分类的计算过程被简化且能够有效减少分类结果对二叉树结构的依赖。采用公共漏洞枚举(CWE)漏洞分类体系在收集到的3000个漏洞样本上进行大量仿真实验,漏洞分类的平均准确率和平均召回率达93.3%和93.25%,高于基于二叉树多类支持向量机分类算法和K-近邻(KNN)分类算法得到的平均值。实验结果表明所提算法有效可行,能精确地实现漏洞的分类。     

一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法

为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类假设,即属于同一类的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则去对核函数进行构造。采用K-均值聚类算法对已有的标记样本和所有的无标记样本进行多次聚类,根据最终的聚类结果去构造聚类核函数,从而更好地反映样本间的相似程度,然后将其用于支持向量机的训练和分类。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法充分利用了无标记样本信息,提高了支持向量机的分类精度。     

基于SVM的新多类分类算法

给出了一种基于编码二叉树的支持向量的多类分类算法.先定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题.可以看出该算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法.     

核聚类启发式转导SVM

传统转导支持向量机有效地利用了未标记样本,具有较高的分类准确率,但是计算复杂度较高。针对该不足,论文提出了一种基于核聚类的启发式转导支持向量机学习算法。首先将未标记样本利用核聚类算法进行划分,然后对划分后的每一簇样本标记为同一类别,最后根据传统的转导支持向量机算法进行新样本集合上的分类学习。所提方法通过对核聚类后同一簇未标记样本赋予同样的类别,极大地降低了传统转导支持向量机算法的计算复杂度。在MNIST手写阿拉伯数字识别数据集上的实验表明,所提算法较好地保持了传统转导支持向量机分类精度高的优势。     

支持向量机在肌电信号模式识别中的应用

为了提高肌电信号多运动模式识别的准确性和实时性,提出了一种基于支持向量机的动作模式分类算法.在给出支持向量机的原理及其多类问题的基本算法基础上,着重介绍了两种改进的支持向量机多类识别算法,即有向无环图算法和基于先聚类后分类的二叉树算法,并比较了它们的优缺点.实验结果表明,针对前臂肌电信号的多运动模式分类,先聚类后分类的二叉树算法具有较高的分类准确性,更少的计算量,更好的实时性.