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| 支持向量机与纠错编码相结合的多类分类算法 | |
| 引用本文： | 夏建涛,何明一. 支持向量机与纠错编码相结合的多类分类算法[J]. 西北工业大学学报, 2003, 21(4): 443-448 |
| 作者姓名： | 夏建涛 何明一 |
| 作者单位： | 西北工业大学,陕西省信息获取与处理重点实验室,陕西,西安,710072 |
| 基金项目： | 国家 973计划，教育部博士点基金 |
| 摘 要： | 提出了一种基于纠错编码的支持向量机多类分类算法(ECC-SVM)，并在理论上研究了该算法的推广性与编码长度、码间汉明距离、编码顺序以及每个SVM推广性之间的关系，给出了这种关系的数学表达，为提高该算法的推广能力指明了方向。把目前广泛使用的1-v-R SVM多类分类算法作为该算法的一个特例，分析了它的推广性。计算机仿真数据和多光谱遥感图像分类实验结果表明，ECC-SVM具有更快的分类速度和更高的分类精度，同时验证了本理论分析的正确性。 |
| 关 键 词： | 支持向量机（SVM） 纠错编码（ECC） 多类分类 推广性 1－v－R SVM |
| 文章编号： | 1000-2758(2003)04-0443-06 |
| 修稿时间： | 2002-06-17 |
Multiclass Classification Using Support Vector Machines (SVMs) Combined with Error-Correcting Codes (ECCs) |
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| Abstract: | |
| Keywords: | support vector machine (SVM) error correcting code (ECC) multiclass classification generalization performance VC (Vapnik Chervonenkis) theory 1 v R SVM (one versus rest SVM) |
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