福建电脑
福建電腦
복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2013年
10期
12-14
,共3页
支持向量机%核函数%分类精度%MATLAB工具箱
支持嚮量機%覈函數%分類精度%MATLAB工具箱
지지향량궤%핵함수%분류정도%MATLAB공구상
本文首先介绍了SVM的原理及各种数据分类算法,然后描述三种不同的工具箱(LS SVMLAB、OSU SVM、SVM SteveGunn),分析不同的核函数,在此基础上,对两个数据集(Iris、LiverDisorders)进行分类,记录其分类准确率及运行时间,通过比较分析,选出一个最佳的核函数以及工具箱.结果显示,OSU SVM工具箱的分类性能是最优的.
本文首先介紹瞭SVM的原理及各種數據分類算法,然後描述三種不同的工具箱(LS SVMLAB、OSU SVM、SVM SteveGunn),分析不同的覈函數,在此基礎上,對兩箇數據集(Iris、LiverDisorders)進行分類,記錄其分類準確率及運行時間,通過比較分析,選齣一箇最佳的覈函數以及工具箱.結果顯示,OSU SVM工具箱的分類性能是最優的.
본문수선개소료SVM적원리급각충수거분류산법,연후묘술삼충불동적공구상(LS SVMLAB、OSU SVM、SVM SteveGunn),분석불동적핵함수,재차기출상,대량개수거집(Iris、LiverDisorders)진행분류,기록기분류준학솔급운행시간,통과비교분석,선출일개최가적핵함수이급공구상.결과현시,OSU SVM공구상적분류성능시최우적.
