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- [5] Large margin DAGs for multiclass classification. Platt J C, Cristianini N, Shawe-Taylor J. Advances in Neural Information Processing Systems . 2000
基于支持向量机的多类分类算法研究
被引：2
作者：
赵有星
[1
]
李琳
[2
]
机构：
[1] 中国海洋大学网络中心
[2] 青岛大学信息工程学院
来源：
关键词：
支持向量机;
多类分类;
核空间距离;
分类边界;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
基于支持向量机的多类分类方法通常采用多个标准的二分类支持向量机来求解,在一对一多类分类方法的基础上,通过对构成分类边界的超平面的研究,引入了"核空间距离",并提出有效的算法减少分类超平面的数量,并在UCI数据库上进行实验,结果表明能够提高测试效率以及分类精确度,减少了过学习问题的产生,具有更好的推广性能。
引用
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