基于误差修正码的支持向量机大类别分类方法

被引:7
作者
吴成东
杜崇峰
杨丽英
机构
[1] 沈阳建筑工程学院信息与控制工程学院
关键词
支持向量机; 误差修正输出码; 模式识别; 汉明距;
D O I
暂无
中图分类号
TP301 [理论、方法];
学科分类号
081202 ;
摘要
针对传统的支持向量机大类别分类算法存在的不足,结合支持向量机快速准确的分类性能和误差修正输出码误差修正的特点,提出一种基于误差修正输出码的支持向量机大类别分类方法,分析了误差修正输出码误差修正的原理,提出4种最优误差修正输出码编码方法.并将该方法与传统的支持向量机大类别分类方法"一对多"算法相比较,通过实验研究表明,该方法能有效的提高支持向量机大类别分类器的分类精度,具有良好的分类品质指标.
引用
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    [J]. 自动化学报, 2000, (01) : 36 - 46
  • [2] Support vector networks. Cortes C,Vapnik V. Machine Learning . 1995
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    CORTES, C
    VAPNIK, V
    [J]. MACHINE LEARNING, 1995, 20 (03) : 273 - 297
  • [4] 模式识别[M]. 清华大学出版社 , 边肇祺等编著, 2000
  • [5] A new method for solving hard satisabilityproblems. Selman B,Levesque H,Mitchell D. In Proceedings of AAAI . 1992
  • [6] On a class of error-correcting binary groupcodes. Bose R,Ray-Chaudhuri D. Information and Control . 1960