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支持向量机多类分类方法
被引:63
作者
:
苟博
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0
机构:
苏州大学电子信息学院
苟博
论文数:
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机构:
黄贤武
机构
:
[1]
苏州大学电子信息学院
来源
:
数据采集与处理
|
2006年
/ 03期
关键词
:
支持向量机;
序列最小最优化算法;
多类分类;
多类支持向量机;
D O I
:
10.16337/j.1004-9037.2006.03.018
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题。当前针对多类问题的支持向量机分类方法主要有5种:一类对余类法(OVR),一对一法(OVO),二叉树法(BT),纠错输出编码法和有向非循环图法。本文对这些方法进行了简单的介绍,通过对其原理和实现方法的分析,从速度和精度两方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,给出了比较意见,并通过实验进行了验证,最后提出了一些改进建议。
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一种新的支持向量机多类分类方法
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Univ Electrocommun, Dept Informat & Commun Engn, Chofu, Tokyo 1828585, Japan
Univ Electrocommun, Dept Informat & Commun Engn, Chofu, Tokyo 1828585, Japan
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