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一种新的分裂层次聚类SVM多值分类器 被引量：9
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作者 张国云 章兢 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期931-934,共4页
提出一种分裂层次聚类SVM分类树分类方法.该方法通过融合模糊聚类技术和支持向量机算法,利用分裂的层次聚类策略,有选择地重新构造学习样本集和SVM子分类器,得到了一种树形多值分类器.研究结果表明,对于k类别模式识别问题,该方法只需构... 提出一种分裂层次聚类SVM分类树分类方法.该方法通过融合模糊聚类技术和支持向量机算法,利用分裂的层次聚类策略,有选择地重新构造学习样本集和SVM子分类器,得到了一种树形多值分类器.研究结果表明,对于k类别模式识别问题,该方法只需构造k-1个SVM子分类器,克服了SVM子分类器过多以及存在不可区分区域的缺点,具有良好的分类性能.实验结果验证了该方法的优越性. 展开更多
关键词 分裂层次聚类 支持向量机 多值分类器 分类树
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