支撑向量机的多类分类方法

被引：27

作者：

徐勋华

王继成

机构：

[1] 同济大学计算机系

来源：

关键词：

支撑向量机; 多类分类; 特征提取;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2004.10.041

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

基于结构风险最小化原则的支撑向量机(SVM)具有良好的学习推广性,但是由于常规的SVM是从二类分类问题中推导出来的,在多类分类问题中就必须进行改进。文中讨论了支撑向量机的多类分类改进方法,运用在手写体数字识别中,并取得较好的结果。

引用

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