基于GRC-MCC的k-类SVM分类算法

针对传统的k-类支持向量机(SVM)算法对数据进行多分类时存在的特征变量间信息重叠、模型复杂法(度M高CC、)分对类同精类度别低中这的一特系征列变问量题进,文行章赋提权出,用使得用到灰的色综关合联变聚量类(建GR立C k)-对类特SV征M变模量型进,行给分出类了,一并种用改复进相的关k系-数类SVM多分类算法。实证分析表明,该算法的分类效果优于传统算法。