支持向量机在大类别数分类中的应用

被引：29

作者：

王建芬

曹元大

机构：

[1] 北京理工大学计算机科学与工程系!北京

来源：

北京理工大学学报 | 2001年 / 02期

关键词：

支持向量机; 决策树; 大类别数分类;

D O I：

10.15918/j.tbit1001-0645.2001.02.018

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

研究支持向量机在大类别数分类中的应用 .结合二叉决策树的基本思想提出一种基于支持向量机 ( support vector machine,SVM)的大类别数分类解决方法 ,即 SVM决策树方法 .对不同背景下可选用的 SVM决策树的结构进行了讨论 ,分析了 SVM决策树的特点 ,并对其识别错误率进行数学分析 .结果表明该方法可降低平均分类错误率 ,对实际应用中的多类分类问题提供新的途径

引用

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