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一种新的核化SVM多层分类方法
被引量:
3
1
作者
李琼
董才林
+1 位作者
陈增照
何秀玲
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第10期150-152,共3页
利用核化思想提出了一种新的SVM多层分类算法。该算法的基本思路是:先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,然后采用最小超球体类包含作为层次分类的依据来生成二叉决策树,从而实现...
利用核化思想提出了一种新的SVM多层分类算法。该算法的基本思路是:先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,然后采用最小超球体类包含作为层次分类的依据来生成二叉决策树,从而实现在高维空间中的多类分类。实验表明,采用该算法进行多类分类,可以有效地解决输入空间非线性可分问题,并可在一定程度上提高分类器的分类精度。
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关键词
支持向量机
Mercer核
特征空间
二叉树
多类分类
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职称材料
题名
一种新的核化SVM多层分类方法
被引量:
3
1
作者
李琼
董才林
陈增照
何秀玲
机构
华中师范大学离散数学与最优控制重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第10期150-152,共3页
文摘
利用核化思想提出了一种新的SVM多层分类算法。该算法的基本思路是:先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,然后采用最小超球体类包含作为层次分类的依据来生成二叉决策树,从而实现在高维空间中的多类分类。实验表明,采用该算法进行多类分类,可以有效地解决输入空间非线性可分问题,并可在一定程度上提高分类器的分类精度。
关键词
支持向量机
Mercer核
特征空间
二叉树
多类分类
Keywords
Support Vector Machine (SVM)
Mercer kernel
feature space
binary tree
multi-classification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的核化SVM多层分类方法
李琼
董才林
陈增照
何秀玲
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
3
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