计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
5期
242-245
,共4页
最小二乘支持向量机%多类分类%最小输出编码%阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征
最小二乘支持嚮量機%多類分類%最小輸齣編碼%阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜閤徵
최소이승지지향량궤%다류분류%최소수출편마%조새성수면호흡잠정저통기종합정
支持向量机是数据挖掘和机器学习领域中的重要方法之一,最小二乘支持向量机是支持向量机学习算法的重要扩展,在训练速度方面有明显优势.对支持向量机现有的多类分类算法(一对一方法、一对多方法、纠错输出编码方法和最小输出编码方法)引入了最小二乘支持向量机,并应用于睡眠打鼾疾病的诊断预测中,取得了较好的效果.
支持嚮量機是數據挖掘和機器學習領域中的重要方法之一,最小二乘支持嚮量機是支持嚮量機學習算法的重要擴展,在訓練速度方麵有明顯優勢.對支持嚮量機現有的多類分類算法(一對一方法、一對多方法、糾錯輸齣編碼方法和最小輸齣編碼方法)引入瞭最小二乘支持嚮量機,併應用于睡眠打鼾疾病的診斷預測中,取得瞭較好的效果.
지지향량궤시수거알굴화궤기학습영역중적중요방법지일,최소이승지지향량궤시지지향량궤학습산법적중요확전,재훈련속도방면유명현우세.대지지향량궤현유적다류분류산법(일대일방법、일대다방법、규착수출편마방법화최소수출편마방법)인입료최소이승지지향량궤,병응용우수면타한질병적진단예측중,취득료교호적효과.
