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一种基于可行域解析中心的多类分类算法
被引：11
作者：
曾凡仔
裘正定
机构：
[1] 北京交通大学信息所,北京交通大学信息所北京 ,北京
来源：
关键词：
多类分类;
解析中心;
可行域;
D O I：
10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2004.05.024
中图分类号：
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号：
140502 [人工智能];
摘要：
在分析OvA多类分类方法及基于SVM的多分类器的不足的基础上,提出一种基于可行域解析中心的多类分类器MACM.由于该分类器对应可行域解析中心且无需重复构造k个两类分类器,因此它解决了OvA方法计算量大及分类速度低问题,同时也克服了基于SVM的分类器在可行域不对称或狭长时,泛化能力明显降低问题.实验结果验证了上述观点,证明了MACM的有效性.
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