基于支持向量机集成的分类

被引：7

作者：

魏玲

张文修

机构：

[1] 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所

[2] 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所西安西北大学数学系

[3] 西安

来源：

关键词：

支持向量机; 结构风险最小化; 集成; 子支持向量机; 子预测;

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：

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的分类技术, 本文提出了将支持向量机分类器进行集成的分类思想。首先, 在原始样本的基础上形成子支持向量机, 得到待检样本的子预测;进而对子预测进行适当的组合, 以确定样本最终的类别预报。模拟实验结果表明, 该方法具有明显优于单一支持向量机的更高的分类准确率。

引用

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