佳木斯大学学报（自然科学版）
佳木斯大學學報（自然科學版）
가목사대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIAMUSI UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION)
2006年
4期
476-478
,共3页
编码二叉树%SVM%多类分类
編碼二扠樹%SVM%多類分類
편마이차수%SVM%다류분류
给出了一种基于编码二叉树的支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的多类分类算法.首先,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.由算法的实现过程可以看出,本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.
給齣瞭一種基于編碼二扠樹的支持嚮量機(SVM,Support Vector Machine)的多類分類算法.首先,定義瞭一種構造編碼二扠樹的方法,在此基礎上閤理的使用每箇訓練樣本對應的編碼來對多類樣本進行劃分,使之轉化為兩類分類問題.由算法的實現過程可以看齣,本算法可以大大減少子分類器的構造箇數,從而簡化瞭多類SVM分類算法.
급출료일충기우편마이차수적지지향량궤(SVM,Support Vector Machine)적다류분류산법.수선,정의료일충구조편마이차수적방법,재차기출상합리적사용매개훈련양본대응적편마래대다류양본진행화분,사지전화위량류분류문제.유산법적실현과정가이간출,본산법가이대대감소자분류기적구조개수,종이간화료다류SVM분류산법.
