| 基于改进FCM聚类的BT-SVM多类分类算法 |
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| 引用本文： | 权文,王晓丹.基于改进FCM聚类的BT-SVM多类分类算法[J].微计算机信息,2009,25(6). |
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| 作者姓名： | 权文 王晓丹 |
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| 作者单位： | 三原,空军工程大学导弹学院,陕西,713800
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| 基金项目： | 陕西省科技厅资助项目 |
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| 摘 要： | 针对二叉树支持向量机在多类分类问题上存在的不足,利用粒子群算法对模糊C均值聚类算法进行了改进,在此基础上,结合二又树支持向量机,构建了偏二叉树多类分类算法.该方法在二叉树各节点处根据聚类中心所对应的样本构造学习样本集和最优分类超平面,保障了聚类精度,有效地提高了测试正确率.实验表明,本文提出BT-SVM多类分类算法的测试正确率要高于同类多类分类算法.
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| 关 键 词： | 支持向量机 模糊C均值聚类 粒子群 多类分类 二叉树 |
Multi-class Classification of BT-SVM Based on Improved FCM Clustering |
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| QUAN Wen,WANG Xiao-dan.Multi-class Classification of BT-SVM Based on Improved FCM Clustering[J].Control & Automation,2009,25(6). |
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| Authors: | QUAN Wen WANG Xiao-dan |
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