共查询到19条相似文献,搜索用时 110 毫秒
1.
2.
3.
基于决策二叉树的多类支持向量机在大气质量评定中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
经典的支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是针对二类分类的,在解决大气质量等级这种典型的多类分类问题时存在困难,本文提出了基于决策二叉树支持向量机的大气质量分类算法,将分类器分布在各个结点上,从而构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能够正确地对大气质量进行识别。 相似文献
4.
一类新型快速模糊支持向量机 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一般模糊支持向量机训练时间过长,训练效率低下的问题,通过定义了一种新的隶属度函数的方法,来改进算法,从而得到了一种快速模糊支持向量机。本算法中的新定义的隶属度函数能够对离分类超平面较远、不可能成为支持向量的数据赋予较小的隶属度,使训练样本集中的数据大大减少。同时,在将二类模糊支持向量机推广到k类时,采用了DAGSVMs方法,进一步提高了多类分类问题的分类效率。实验表明,提出的快速模糊支持向量机在保证测试精度的同时,减少了训练时间。 相似文献
5.
随着支持向量机的发展,由最初的两类分类问题逐渐推广到多类分类问题,且其思想、算法多种多样,各有千秋。主要研究以当前比较流行的以多个二类分类器组合实现多类分类器的算法之一:DDAG。提出此算法在多类支持向量机应用分类中存在的优点和不足,并针对其不足,提出一种改进的算法思想。 相似文献
6.
随着支持向量机的发展,由最初的两类分类问题逐渐推广到多类分类问题,且其思想、算法多种多样,各有千秋。主要研究以当前比较流行的以多个二类分类器组合实现多类分类器的算法之一:DDAG。提出此算法在多类支持向量机应用分类中存在的优点和不足,并针对其不足,提出一种改进的算法思想。 相似文献
7.
8.
针对多类分类问题,提出一种超球支持向量机算法——广义最大间隔球形支持向量机,该算法利用两同心超球将正负类样本分隔开来,最大化两超球半径的差异,从而挖掘正负类样本的鉴别信息,同时对超球类支持向量机算法判决规则进行改进,引入模糊隶属度补充判决,弥补二类分类器投票决策的缺陷.理论分析了算法的相关性质,通过仿真实验验证了该算法的有效性. 相似文献
9.
10.
11.
12.
当两类中的样本数量差别较大时,支持向量机的分类能力将会下降。该文提出了一种支持向量机新算法——DFP-PSVM,将有约束条件的二次规划问题转换为无约束二次规划问题,并通过优化计算来实现。为了克服传统的蛇形算法不能收敛于边缘凹陷处以及初始化过于敏感的缺点,采用基于可变形模型的梯度矢量流方法,提取了乳腺X光片中的肿瘤区域,分析了3个基于边缘的价矩。将其他肿瘤形状特征作为DFP-PSVM分类算法的特征输入,进行恶性肿瘤和良性肿瘤的计算机辅助诊断。实验表明,在小样本、两类样本数量“严重不均衡”的情况下,该算法有着较强的分类能力。 相似文献
13.
14.
支持向量机在处理两类分类问题时,当两类样本混杂严重时会降低分类精度。在NN-SVM分类算法的基础上,通过计算样本点与其最近邻点类别的异同以及该点与其k个同类近邻点在核空间的平均距离修剪混淆点,进而提出了一种改进的NN-SVM算法——KCNN-SVM。实验数据表明,KCNN-SVM算法与SVM以及NN-SVM相比,有着更高的分类精度和更快的训练、分类时间。 相似文献
15.
基于Contourlet变换和支持向量机提出了一种新的纹理图像检索方法。在这种方法中,能量和广义高斯分布参数被用做Contourlet子带图像的特征。通过这种表示,提出了由一类和二类支持向量机组成的两阶段检索算法来完成感知相似性测度。通过具有640个纹理图像的VisTex库和具有1760个纹理图像的Brodatz库证明了所提方法的有效性。实验结果表明,对于这两个纹理库,新的纹理图像检索方法的平均检索率分别达99.38%和98.07%。 相似文献
16.
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种十分有效的分类方法。然而当两类样本数量相差悬殊时,会引起支持向量机分类能力的下降。为了提高支持向量机的非平衡数据分类能力,文章分析了最小二乘支持向量机的本质特征,提出了一种非平衡数据分类算法。在UCI标准数据集上进行的实验表明,该算法能够有效提高支持向量机对非均衡分布数据的正确性,尤其对于大规模训练集的情况,该算法在保证不损失训练精度的前提下,使训练速度有较大提高。 相似文献
17.
由于支持向量机(SVM)在模式识别和回归分析中有着独特优势,因此成为近来研究的热点,其优势主要体现在处理非线性和高维数据问题方面。最初的SVM特别适合解决两类目标分类问题,而对于多类目标分类,则需将其转化为多个两类目标分类问题,相应地即可构造多个两类目标子分类器,但由于这种情况导致了分类器结构的过于复杂,从而导致判决速度的降低。为了快速地进行分类.提出了一种简化结构的多类目标分类器,其不仅使得子分类器数目大大减少,而且使分类速度明显提高;同时对其分类精度和复杂度进行了对比分析。实验结果证明。该分类器是有效的。 相似文献
18.
核化一类硬划分SVDD、一/二类L2-SVM、L2 支持向量回归和Ranking SVM均已被证明是中心约束最小包含球. 这里将多视角学习引入核化L2-SVM, 提出核化两类多视角L2-SVM (Multi-view L2-SVM), 并证明该核化两类Multi-view L2-SVM 亦为中心约束最小包含球, 进而提出一种多视角核心向量机MvCVM. 所提出的Multi-view L2-SVM 和MvCVM既考虑了视角之间的差异性, 又考虑了视角之间的关联性, 使得分类器在各个视角上的学习结果趋于一致. 人造多视角数据集和真实多视角数据集的实验均表明了Multi-view L2-SVM 和MvCVM方法的有效性.
相似文献19.
一种基于拟牛顿法的大类别分类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
支持向量机利用接近边界的少数向量来构造一个最优分类面。然而当两类中的样本数量差别悬殊时,PSVM算法则会过度拟合样本量大的那一类,而对样本量很小的那一类的错分率相当高。为解决此问题,本文提出了一种改进的支持向量机算于拟牛顿法的大类别分类算法。同时,这个问题也是大类别分类问题所采用的留一法面临的问题,在DFP-PSVM的基础上,提出了基于拟牛顿法的大类别分类算法。通过仿真实验证实了此算法在精度上优于PSVM算法。 相似文献