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一种SVM多分类算法 被引量:8

A multi-class SVM classification algorithm
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摘要 为了使用支持向量机(SVM)算法进行多类分类,在SVM二分类基础上,提出使用排序算法中冒泡排序的思想进行SVM多类别数据分类。使用该方法在选取的UCI数据集进行实验,结果表明,在保证较高正确率的情况下,相对传统一对一的多分类方法,该方法较大幅地减少了分类时间,是一种应用性较强的SVM多类分类方法。 To classify multi-class data with support vector machine( SVM) algorithm,this paper proposes a new multi-class classification algorithm based on base SVM. This algorithm uses the thought of bubbling sort in sort algorithms. The experiment results on UCI datasets with this algorithm demonstrated that on the basis of high precision,it decreases the classification time significantlyrelative to one-against-one SVM multi-class classification algorithm. It is a highly practical multi-class SVM algorithm.
出处 《微型机与应用》 2016年第8期12-14,17,共4页 Microcomputer & Its Applications
关键词 支持向量机 多类分类 冒泡排序 LIBSVM support vector machine multi-class classification bubble sort LibSVM
  • 相关文献

参考文献10

二级参考文献44

  • 1王亮申,欧宗瑛,朱玉才,侯杰,于京诺.基于SVM的图像分类[J].计算机应用与软件,2005,22(5):98-99. 被引量:18
  • 2唐发明,王仲东,陈绵云.支持向量机多类分类算法研究[J].控制与决策,2005,20(7):746-749. 被引量:90
  • 3孟媛媛,刘希玉.一种新的基于二叉树的SVM多类分类方法[J].计算机应用,2005,25(11):2653-2654. 被引量:42
  • 4奉国和,朱思铭.基于聚类的大样本支持向量机研究[J].计算机科学,2006,33(4):145-147. 被引量:14
  • 5[2]John Shawe-Taylor,Nello Cristianini.Kernel Methods for Pattern Analysis[M].Cambridge University Press.2004.
  • 6[3]Gualtieri J A,Cromp R F.Support Vector Machines for Hyperspectral Remote Sensing Classification[A].The 27th AIPR Workshop,Advances in Computer Assisted Recognition[C].Washington D C 1998.
  • 7[5]Baudat G,Anouar F.Generalized Discriminant Analysis Using a Kernel Approach[J].Neural Computation,2000,12 (10):2385-2404.
  • 8[6]Mika Sebastian,Rgtsch Gunnar,Weston Jason.Fisher Discriminant Analysis with Kernels[A].Hu Y H,Larsen J,Wilson E.Neural Networks for Signal Processing IX[C].Piseataway.NJ:IEEE Press,1999.
  • 9[8]Ham J,Chen Y,Crawford M,et al.Investigation of the Random Forest Framework for Classification of Hyperspectral Data[J].IEEE Trans.on Geoscience and Remote Sensing,accepted for publication.
  • 10Vapnik V N.The nature of statistical learning theory[M].New York:Springer Verlag,1995:4-80.

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同被引文献79

引证文献8

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