计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2005年
7期
24-26
,共3页
多类支持向量机%聚类%二叉树%多类分类
多類支持嚮量機%聚類%二扠樹%多類分類
다류지지향량궤%취류%이차수%다류분류
采用二又树结构对多个二值支持向量机(SVM)子分类器组合,可实现多类问题的分类,并且还可克服传统多类SVM算法存在的不可分区域的情况.针对现有二叉树多类SVM方法未采用有效的二叉树生成算法,该文采用聚类分析中的类距离思想,提出了一种新的基于二叉树的多类SVM分类方法.实验结果表明,新算法具有较高的推广性能.
採用二又樹結構對多箇二值支持嚮量機(SVM)子分類器組閤,可實現多類問題的分類,併且還可剋服傳統多類SVM算法存在的不可分區域的情況.針對現有二扠樹多類SVM方法未採用有效的二扠樹生成算法,該文採用聚類分析中的類距離思想,提齣瞭一種新的基于二扠樹的多類SVM分類方法.實驗結果錶明,新算法具有較高的推廣性能.
채용이우수결구대다개이치지지향량궤(SVM)자분류기조합,가실현다류문제적분류,병차환가극복전통다류SVM산법존재적불가분구역적정황.침대현유이차수다류SVM방법미채용유효적이차수생성산법,해문채용취류분석중적류거리사상,제출료일충신적기우이차수적다류SVM분류방법.실험결과표명,신산법구유교고적추엄성능.
